最长公共子序列
题目链接： https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence/
# LeetCode 1143. 最长公共子序列
# 题目描述
给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
- 例如，
"ace"是"abcde"的子序列，但"aec"不是"abcde"的子序列。
两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
举个例子：
输入： text1 = "abcde", text2 = "ace"
输出： 3
解释： 最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
# 知识回顾
动态规划是一种通过将原问题分解为子问题来求解复杂问题的算法思想。它通常用于求解最优化问题，例如最长公共子序列、背包问题等。动态规划的核心思想是将原问题分解为若干个子问题，通过求解子问题的最优解推导出原问题的最优解。可以通过两点来判断一个问题能不能通过动态规划来解，一是该问题是否存在递归结构，二是对应的子问题能否记忆化。动态规划可以通过带备忘录的自上而下的递归和自下而上的迭代来分别实现。由于递归需要用到栈来实现，一些语言对递归的深度是有限制的，所以自下而上的迭代是动态规划的最佳实现方式。
# 思路解析
本题是经典的二维动态规划问题，要找到解决动态规划问题的两个突破点：推导出状态转移公式和边界条件处理。
首先定义dp[i][j]为text1的[0, i)区间和text2的[0, j)区间的最长公共子序列。[0, i)区间的长度为i，[0, j)区间的长度为j。
接下来我们来看两种情况下的子问题分解：
text1[i-1] == text2[j-1]，这个时候text1的[0, i)区间和text2的[0, j)区间上的最长公共子序列就变成了text1的[0, i-1)区间和text2的[0, j-1)区间上的最长公共子序列加1。即dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1。
text1[i-1] != text2[j-1]，这个时候text1的[0, i)区间和text2的[0, j)区间上的最长公共子序列就变成了text1的[0, i-1)区间和text2的[0, j)区间上的最长公共子序列 以及text1的[0, i)区间和text2的[0, j-1)区间上的最长公共子序列 中比较长的一个。即dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。
由于整个推导过程是自下而上的，在求dp[i][j]的时候dp[i-1][j-1]，dp[i][j-1]，dp[i-1][j]都是已经推出结果的。
所以状态转移公式为：
对于边界条件，很明显dp[i][0] = 0且dp[j][0] = 0。
text1 = "abcde"， text2 = "ace"的推导过程如下图：
最终dp[5][3] = 3，最长公共子序列的长度为3。
# C++代码
class Solution {
public:
int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
int text1_len = text1.length();
int text2_len = text2.length();
//定义二维dp数组，并初始化，dp[i][0]=0 dp[0][j]=0
vector<vector<int>> dp(text1_len + 1, vector<int>(text2_len + 1, 0));
for (int i = 0; i < text1_len; ++i) {
for (int j = 0; j < text2_len; ++j) {
//text1[i] == text2[j]
if (text1[i] == text2[j]) {
//状态转移公式
dp[i+1][j+1] = dp[i][j] + 1;
//text1[i] != text2[j]
} else {
//状态转移公式
dp[i+1][j+1] = max(dp[i+1][j], dp[i][j+1]);
}
}
}
return dp[text1_len][text2_len];
}
};
# 复杂度分析
时间复杂度： O(mn) ，其中m为text1的长度，n为text2的长度。
空间复杂度： O(mn) ，其中m为text1的长度，n为text2的长度。