在排列中查找已排序的子序列是一个经典的计算机科学问题,可以使用动态规划算法来解决。以下是一个简单的算法实现:
以下是一个使用Python实现的示例代码:
def find_longest_subsequence(arr, sub_arr):
m, n = len(arr), len(sub_arr)
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if arr[i - 1] == sub_arr[j - 1]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
else:
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
return dp[m][n]
arr = [1, 2, 3, 2, 4, 5, 6]
sub_arr = [2, 4, 6]
print(find_longest_subsequence(arr, sub_arr)) # 输出:3
在这个示例中,原始序列是 [1, 2, 3, 2, 4, 5, 6]
,子序列是 [2, 4, 6]
。算法将返回子序列在原始序列中的最长匹配长度,即3。
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