lcs solution

Author: krokerdile

longest-common-subsequence/krokerdile.js

@@ -0,0 +1,63 @@
+/**
+ * @param {string} text1
+ * @param {string} text2
+ * @return {number}
+ * 
+ * 시간복잡도: O(m * n)
+ *    - m = text1.length, n = text2.length
+ *    - 2중 for문으로 dp 테이블 채우기
+ *
+ * 공간복잡도: O(m * n)
+ *    - dp 배열에 m * n 만큼의 공간 사용
+ *    - 최적화하려면 배열 2개로도 가능
+ */
+var longestCommonSubsequence = function(text1, text2) {
+    let m = text1.length;
+    let n = text2.length;
+
+    // 2차원 dp 배열 초기화 (m+1) x (n+1)
+    const dp = Array.from({ length: m + 1 }, () => Array(n + 1).fill(0));
+
+    // dp[i][j] = text1[0..i-1], text2[0..j-1] 까지의 LCS 길이
+    for (let i = 1; i <= m; i++) {
+        for (let j = 1; j <= n; j++) {
+            if (text1[i - 1] === text2[j - 1]) {
+                // 문자가 같으면, 이전까지의 LCS + 1
+                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
+            } else {
+                // 아니면, 이전 행/열 중 더 큰 값 선택
+                dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
+            }
+        }
+    }
+
+    return dp[m][n]; // 마지막 cell이 정답
+};
+
+//실패한 dfs 코드
+/**
+ * @param {string} text1
+ * @param {string} text2
+ * @return {number}
+ */
+var longestCommonSubsequence = function(text1, text2) {
+    function dfs(i, j) {
+        // 종료 조건: 인덱스 범위를 벗어나면 0
+        if (i === text1.length || j === text2.length) {
+            return 0;
+        }
+
+        // 문자가 같으면, 다음 문자로 이동하며 길이 +1
+        if (text1[i] === text2[j]) {
+            return 1 + dfs(i + 1, j + 1);
+        }
+
+        // 문자가 다르면, 두 가지 갈래 중 최댓값을 선택
+        return Math.max(
+            dfs(i + 1, j),     // text1의 다음 문자로
+            dfs(i, j + 1)      // text2의 다음 문자로
+        );
+    }
+
+    return dfs(0, 0);
+};