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| 1 | +# https://leetcode.com/problems/longest-common-subsequence/ |
| 2 | + |
| 3 | +class Solution: |
| 4 | + def longestCommonSubsequence_2d(self, text1: str, text2: str) -> int: |
| 5 | + """ |
| 6 | + [Complexity] |
| 7 | + - TC: O(m * n) |
| 8 | + - SC: O(m * n) |
| 9 | +
|
| 10 | + [Approach] |
| 11 | + dp[i][j] = text1[:i]와 text2[:j]의 longest common subsequence의 길이 |
| 12 | + = (text1[i - 1] == text2[j - 1] 라면) dp[i - 1][j - 1] + 1 (text1[:i - 1]와 text2[:j - 1]의 longest common subsequence 길이) |
| 13 | + (text1[i - 1] != text2[j - 1] 라면) max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) |
| 14 | + """ |
| 15 | + m, n = len(text1), len(text2) |
| 16 | + |
| 17 | + dp = [[0 for _ in range(n + 1)] for _ in range(m + 1)] |
| 18 | + |
| 19 | + for i in range(1, m + 1): |
| 20 | + for j in range(1, n + 1): |
| 21 | + if text1[i - 1] == text2[j - 1]: |
| 22 | + dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1 |
| 23 | + else: |
| 24 | + dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) |
| 25 | + |
| 26 | + return dp[-1][-1] |
| 27 | + |
| 28 | + def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: |
| 29 | + """ |
| 30 | + [Complexity] |
| 31 | + - TC: O(m * n) |
| 32 | + - SC: O(n) |
| 33 | +
|
| 34 | + [Approach] |
| 35 | + 2D DP에서, 현재 row와 이전 row만 필요로 하기 때문에 1D DP로 space optimize 할 수 있다. |
| 36 | + dp[i]를 curr로, dp[i - 1]를 prev로 유지한다. (이때, curr와 prev는 len이 n + 1이다.) |
| 37 | + """ |
| 38 | + m, n = len(text1), len(text2) |
| 39 | + |
| 40 | + prev = [0 for _ in range(n + 1)] |
| 41 | + curr = [0 for _ in range(n + 1)] |
| 42 | + |
| 43 | + for i in range(1, m + 1): |
| 44 | + for j in range(1, n + 1): |
| 45 | + if text1[i - 1] == text2[j - 1]: |
| 46 | + curr[j] = prev[j - 1] + 1 |
| 47 | + else: |
| 48 | + curr[j] = max(prev[j], curr[j - 1]) |
| 49 | + |
| 50 | + # 다음 row로 넘어가기 위해 바꿔치기 |
| 51 | + curr, prev = prev, curr |
| 52 | + |
| 53 | + return prev[-1] |
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