最长公共子序列（LCS）是一个在一个序列集合中（通常为两个序列）用来查找所有序列中最长子序列的问题。一个数列，如果分别是两个或多个已知数列的子序列，且是所有符合此条件序列中最长的，则称为已知序列的最长公共子序列。 最长公共子序列问题是一个经典的计算机科学问题，也是数据比较程序，比如Diff工具，和生物信息学应用的基础。它也被广泛地应用在版本控制，比如Git用来调和文件之间的改变。
我们描述了一种方法，识别使用的长度最长公共子序列（LCS）作为其决策准则两个文本之间的文本蕴涵。而不是要求严格的单词匹配的公共子序列，我们进行灵活的匹配使用自动生成的释义。
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...最长公共子序列的Nakatsu算法 最长公共子序列的Nakatsu算法 最长公共子序列(Longest Common Subsequence，LCS)是将两个给定字符串分别删去零个或多个字符后得到的长度最长的相同字符序列。
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在动态规划这一章节中出现的频率只比最长公共子序列(Longest Common Sequence)小。最长上升子序列问题的动态规划解法的时间复杂度为n2，而我们可以得到的最长上升.
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我不是百分之一百肯定，但我认为最长公共子序列可以应用于天。
I'm not a hundred percent sure, but I think a longest common subsequence can be applied to the DAGs.
首先将要看到如何运用动态编程查找两个 DNA 序列的 最长公共子序列（longest common subsequence，LCS）。
You'll first see how to use dynamic programming to find a longest common subsequence (LCS) of two DNA sequences.
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