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探索C++编程技巧：计算两个字符串的最长公共子串

news 2025/7/15 10:36:25

探索C++编程技巧：计算两个字符串的最长公共子串

在C++面试中，考官通常会关注候选人的编程能力、问题解决能力以及对C++语言特性的理解。一个常见且经典的问题是计算两个字符串的最长公共子串（Longest Common Substring, LCS）。本文将详细介绍如何编写一个函数来解决这个问题，并深入探讨相关的编程技巧和优化方法。

1. 引言

最长公共子串问题是字符串处理中的一个经典问题，广泛应用于文本编辑、DNA序列比对等领域。通过解决这个问题，考官可以评估候选人对字符串操作、动态规划等算法的理解和应用能力。

2. 问题描述

给定两个字符串str1和str2，找出它们的最长公共子串。公共子串是指两个字符串中连续出现的相同字符序列。要求返回最长公共子串的长度及其内容。

3. 解决思路

解决最长公共子串问题的常用方法是动态规划。动态规划通过构建一个二维数组来记录子问题的解，从而避免重复计算，提高算法效率。

4. 实现步骤

基础实现

首先，我们可以通过暴力枚举的方法来解决这个问题。虽然这种方法简单直观，但时间复杂度较高，不适合处理大规模数据。

#include <iostream>
#include <string>
#include <algorithm>std::string longestCommonSubstring(const std::string& str1, const std::string& str2) {int maxLength = 0;std::string longestSubstr;for (size_t i = 0; i < str1.size(); ++i) {for (size_t j = 0; j < str2.size(); ++j) {int length = 0;while (i + length < str1.size() && j + length < str2.size() && str1[i + length] == str2[j + length]) {++length;}if (length > maxLength) {maxLength = length;longestSubstr = str1.substr(i, length);}}}return longestSubstr;
}int main() {std::string str1 = "abcdef";std::string str2 = "zabcf";std::string result = longestCommonSubstring(str1, str2);std::cout << "Longest Common Substring: " << result << std::endl;return 0;
}

动态规划优化

为了提高效率，我们可以使用动态规划来优化上述算法。动态规划通过构建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示以str1[i-1]和str2[j-1]结尾的最长公共子串的长度。

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>std::string longestCommonSubstring(const std::string& str1, const std::string& str2) {int m = str1.size();int n = str2.size();std::vector<std::vector<int>> dp(m + 1, std::vector<int>(n + 1, 0));int maxLength = 0;int endIndex = 0;for (int i = 1; i <= m; ++i) {for (int j = 1; j <= n; ++j) {if (str1[i - 1] == str2[j - 1]) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;if (dp[i][j] > maxLength) {maxLength = dp[i][j];endIndex = i - 1;}}}}return str1.substr(endIndex - maxLength + 1, maxLength);
}int main() {std::string str1 = "abcdef";std::string str2 = "zabcf";std::string result = longestCommonSubstring(str1, str2);std::cout << "Longest Common Substring: " << result << std::endl;return 0;
}

5. 复杂度分析

时间复杂度：动态规划算法的时间复杂度为O(m * n)，其中m和n分别是两个字符串的长度。相比于暴力枚举的O(m * n * min(m, n))，动态规划显著提高了效率。
空间复杂度：动态规划算法的空间复杂度为O(m * n)，用于存储二维数组dp。在实际应用中，可以通过滚动数组优化空间复杂度至O(min(m, n))。