持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第10天，点击查看活动详情

今天，我们继续搞算法。

题目描述

给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。

例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。

解题过程

啥都不会写，写个0.

然后我们看入参，入参是两个文本，这不太好看，那我们就看示例好了，给了这个示例：

输入： text1 = "abcde", text2 = "ace" 
输出： 3  
解释： 最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。

给两个文本，我们先看a，a和a配结果是1，没毛病是叭。

ab和a结果也是1，那么同样，abc、abcd、abcde和a的结果度是1.

如果abc和ac配呢？结果是啥呢？ab和a配结果是1再加上c和c配的结果，一共是2.剩下的度是末位字母不相同的，度是1.

然后看abcde和ace配，结果是3.

这能编程嘛？肯定不能，我们需要把这种语言转换成编程语言，假设我们的text1文本是i，text2文本的索引是j，那就是这两个末位字母相等就加1，还得加上，之前的序列计算的数。如果不相等呢？那就从当前序列的前一个序列找个最大的公共子序列。

当然还得注意边界的情况。

class Solution {
       public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int m = text1.length();
        int n = text2.length();
        text1 = " "+text1;
        text2 = " "+text2;
        int[][] ans= new int[m+1][n+1];
        for (int i =1;i<=m;i++){
            for (int j=1;j<=n;j++){
                if (text1.charAt(i) == text2.charAt(j)) {
                    ans[i][j]=ans[i-1][j-1]+1;
                } else {
                    ans[i][j] = Math.max(ans[i][j-1],ans[i-1][j]);
                }
            }
        }
        return ans[m][n];
    }
}