DP最長共通部分列

クラスソリューション：
     DEF LCS（セルフ、A、B）：
         IF  ていない A または ません：B                                   ＃1 境界処理
            リターン0 
        DP = [0 ため _ 中範囲（LEN（B）+ +1）] のための _ 中範囲（LEN（ A）+ +1）] ＃の状態の定義、DP [i] [j]は最長共通の現在の長さ意味
        用 I における（A）+ +1）lenを、範囲（1：                          ＃1 トラバーサルシーケンス
            用 J で。範囲（1、 LEN（B）+ +1）：                     ＃トラバーサルシーケンスB、時間複雑度はN2である
                IF[-I 1] == B [-J 1]：                         ＃二つの値が等しい場合、このときの 
                    DP [I] [J] DP = [1-I]、[J-1] + 1つの              ＃の状態遷移はプレ時間状態プラス1。
                他：                                        ＃は、等しくない次いで、 
                    DP [I] [J] = MAX（DP [I]、[J-1]、DP [I-1] [J]）   ＃の最初の二つの現在時の状態、時間の値が大きいほど
        印刷（B）
        self.printDP（DP）
        を返す [ - 1] DP [-1]を                                    ＃最適解は、最後の状態値である
    DEF：printDP（自己、DP）                                   ＃の印刷過渡
        用 I でレンジ（LEN（DP））
             のために J中範囲（LEN（DP [I]））：
                 印刷（DP [I] [J]、エンド= '  ' ）
             を印刷（）

IF  __name__ == ' __main__ ' ：
    ソリューション = ソリューション（）
    A。= [1、2、 3 ,. 5,2 ,. 1 ] 
    B = [3,2 ,. 1 ,. 4 ,. 7 ] 
    RESの = solution.LCS（A、B）
     を印刷（' 最長共通部分列の長さ：'、RES）

結果は以下の通りである：[3,2,1]最長共通サブシーケンスであります