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在排列中查找已排序的子序列

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:

  1. 首先,将原始序列和子序列分别存储在两个数组中。
  2. 使用动态规划算法,创建一个二维数组,其中行表示子序列的长度,列表示原始序列的长度。
  3. 对于每个子序列元素,遍历原始序列,检查是否存在匹配项。如果存在匹配项,则将该元素的值添加到动态规划数组中。
  4. 最后,检查动态规划数组的最后一行,找到最长的匹配子序列。

以下是一个使用Python实现的示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
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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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