使用动态规划算法求两条长度分别为m和n的序列的最长公共子序列，其时间复杂度为( )。
O(n*m)
举一反三
- 使用动态规划算法求两条长度分别为m和n的序列的最长公共子序列，其时间复杂度为()。 A: O(n^2) B: O(n*m) C: O(nlogm) D: O(m^n)
- 使用动态规划算法求解最长公共子序列问题的时间复杂度为O(m+n)，其中m和n为两条序列的长度。
- 使用动态规划算法求解最长公共子序列问题的时间复杂度为()。【m和n分别为两条序列的长度】 A: O(m+n) B: O(m*n) C: O(mlogn) D: O(m^n)
- 使用动态规划算法求解最长公共子序列问题，引入数组c[i][j]存储序列x[1..i]和y[1..j]的最长公共子序列的长度，则对于长度为m和n的两条序列，其最长公共子序列的长度为c[m][n]。
- 已知序列X={x1,x2,…,xm},序列Y={y1,y2,…,yn},使用动态规划算法求解序列X和Y的最长公共子序列,其最坏时间复杂度为(<br/>)。 A: O(m * n) B: O(m + n) C: O(m<br/>* 2n) D: O(n<br/>* 2m)
内容
- 0
求解最长公共子序列问题利用的算法是动态规划算法。
- 1
请用LCS算法(最长公共子序列算法)求A=”xxzyyzzzx”和B=”yzxxyzxx”的最长公共子序列,要求写出计算过程
- 2
用动态规划求解输入序列长度分别为m,n的LCS问题，时间复杂度为： A: $\Theta(mn)$ B: $\Theta(n\log_2(m))$ C: $\Theta(m+n)$ D: $\Theta(n^2)$
- 3
字符序列abcde与字符序列abdge的最长公共子序列长度为()，最长公共子串长度为()。
- 4
用递归算法求解两条序列的最长公共子序列，存在（ ）的弊端。