题意分析
给定只包含字母的两个字符串A,B，求A,B两个字符串的最长公共子序列，要求构成子序列的子串长度都必须大于等于3。
比如"abcdefghijklmn"和"ababceghjklmn"，其最长满足题意要求的子序列为"abcjklmn"，其由公共子串"abc"和"jklmn"组成。
这里我们要注意子串和子序列的区别：
- 子串：连续的元素
- 子序列：不连续的元素
比如"abcdefghijklmn"和"ababceghjklmn"的最长公共子串就只是"jklmn"了。
算法分析
首先我们来复习一道经典的题目：
给定只包含字母的两个字符串A,B，求A,B两个字符串的最长公共子序列。
比如
"abcde"和"abdfg"的最长公共子序列为"abd"
对于最长公共子序列，我们知道解法为
dp[0][0..j] = 0 // 边界
dp[0..i][0] = 0 // 边界
For i = 1 .. n
For j = 1 .. m
If a[i] == b[j] Then
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
Else
dp[i][j] = Max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
End If
End For
End For
而这一道题目是在最长公共子序列上加入了一个条件：构成最长公共子序列的每一个子串长度必须大于等于3.
一个简单的想法：我们求出最长公共子序列，然后将其中长度小于3的部分去掉。
显然，这是不对的。
举个例子："aaabaa"和"acaaaca"的最长子序列为"aaaaa"。其对应关系为：
a aaba a
acaa aca
因为在"acaaaca"中第一个字母a长度为1，所以我们需要去掉它，对应的我们也去掉了"aaabaa"中第一个字母a。
. aaba a
. caa aca
此时构成"aaabaa"和"acaaaca"公共子序列的3个子串为"aa","a"和"a"，长度都小于了3，所以全部删去，则得到了新的公共子序列长度为0。
这显然不正确，因为实际有符合题意要求的公共子序列：
aaa baa
ac aaa ca
其中包含有长度为3的公共子序列。
对最大公共子序列的结果进行再次处理这个方法不可行，那么我们只能从计算公共子序列的算法着手。
首先我想我们可以做一个预处理，用f[i][j]表示以a的第i个字母作为结尾的前缀和*以b的第j个字母作为结尾的前缀*的公共后缀的长度。这样看上去似乎很绕，不如举个例子：
a="abcd"和b="acbc"。f[3][4]的就表示a[1..3]和b[1..4]的公共后缀的长度，其中a[1..3]="abc"，b[1..4]="acbc"，其公共后缀为"bc"，所以f[3][4]=2.
预处理的伪代码为：
For i = 1 .. n
For j = 1 .. m
If a[i] == b[j] Then
f[i][j] = f[i - 1][j - 1] + 1
Else
f[i][j] = 0
End If
End For
End For
有了这个预处理的数组，我们可以在原来最大公共子序列上做这样一个改进：
dp[0][0..j] = 0 // 边界
dp[0..i][0] = 0 // 边界
For i = 1 .. n
For j = 1 .. m
If f[i][j] >= 3 Then // 改进
dp[i][j] = dp[i - f[i][j]][j - f[i][j]] + f[i][j]
Else
dp[i][j] = Max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
End If
End For
End For
这个改进的意义为：当我们出现一个长度大于3的子串时，我们就直接将这个子串合并入我们的子序列。
加入这个改进后，我们通过了样例的数据，这样看上去似乎就应该没什么问题了。
然而事实并不是这样，在这道题目中还隐藏着陷阱：
比如"abcdef"和"abcxcdef"
根据我们算法，上面这个例子算出的结果为4，然而其实际的结果应该为6，即"abc"和"def"两个公共子串构成的子序列。
那么出错的原因在哪？就在字符串"cdef"上。
我们计算结果出4是因为将"cdef"看做了一个整体，而将"abcdef"分割成了"ab"和"cdef"。
在DP的过程中f[6][7] = 4，我们使用了dp[6][7] = dp[2][3] + 4，而dp[2][3] = 0，所以dp[6][7] = 4。
ab cdef
abcxcdef
而实际上的最有解是将f[6][7]看作3，dp[6][7] = dp[3][4] + 3，其中dp[3][4] = 3，得到了dp[6][7] = 6。
abc def
abcxcdef
也就是说，如果我们将f[i][j]>3的子串进行分割，有可能得到更优的情况。因此我们需要进一步的改进：
dp[0][0..j] = 0 // 边界
dp[0..i][0] = 0 // 边界
For i = 1 .. n
For j = 1 .. m
dp[i][j] = 0
If f[i][j] >= 3 Then // 改进
For k = 3 .. f[i][j] // 枚举分割长度
dp[i][j] = Max(dp[i][j], dp[i - k][j - k] + k)
End For
Else
dp[i][j] = Max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
End If
End For
End For
但是这样的改进使得整个算法的时间复杂度变为了O(n^3)，当n=2100时，有可能会超时。
让我们考虑一下如何进一步改进这个算法。以上算法复杂度高的地方在于对于每一个(i, j)，我们为了计算dp[i][j]都需要枚举分割长度k：
For k = 3 .. f[i][j] // 枚举分割长度
dp[i][j] = Max(dp[i][j], dp[i - k][j - k] + k)
End For
这一步实际上我们计算了max{dp[i-k][j-k]+k}, k=3..f[i][j]。我们不妨把它记作dp1[i][j]，即：
dp1[i][j] = max{dp[i-k][j-k]+k} = max{dp[i-3][j-3]+3, dp[i-4][j-4]+4, dp[i-5][j-5]+5, ... }
同时
dp1[i-1][j-1] = max{dp[i-1-3][j-1-3]+3, dp[i-1-4][j-1-4] + 4, dp[i-1-5][j-1-5]+5 ... }
= max{dp[i-4][j-4]+3, dp[i-5][j-5]+4, dp[i-6][j-6]+5, ... }
我们可以发现，dp1[i][j]的展开式中除了dp[i-3][j-3]+3这一项，是与dp1[i-1][j-1]中的每一项一一对应的，并且刚好大1。所以实际上dp[i-1][j-1]计算时枚举过分割长度，我们并不需要再次计算：
dp1[i][j] = max{dp1[i-1][j-1] + 1, dp[i-3][j-3]+3}
最后得到我们新的伪代码如下，其中dp[i][j][0]对应上文分析中的dp[i][j], dp[i][j][1]对应dp1[i][j]：
dp[0][0..j][0..1] = 0 // 边界
dp[0..i][0][0..1] = 0 // 边界
For i = 1 .. n
For j = 1 .. m
dp[i][j][1] = 0
If f[i][j] >= 3 Then // 改进
dp[i][j][1] = Max(dp[i][j][1], dp[i - 3][j - 3][0] + 3) // 以长度3为分割
If (f[i][j] > 3) Then
//按照dp[i-1][j-1][1]的分割方式分割，即直接将(i,j)接在(i-1,j-1)后面
dp[i][j][1] = Max(dp[i][j][1], dp[i - 1][j - 1][1] + 1)
End If
End If
dp[i][j][0] = Max(dp[i-1][j][0], dp[i][j-1][0], dp[i][j][1])
End For
End For
至此我这道题目也算是完整的解出了。
结果分析
这个题目是在经典的动态规划题目《最长公共子序列》上做了一点修改。虽然只增加了一个条件，不过难度增大很多。能想出一个复杂度是O(n^2)的正确算法不是很容易，需要仔细分析清楚各种情况。一不小心就会掉进各种陷阱里。
很多选手都能够想到经典最长子序列的改进算法而获得80分。
剩下的测试点则对应了算法分析中提到的陷阱，所以能否找出这种特殊的例子也是解决这道题的关键。
不过微软的出题人似乎没有想太为难大家，数据并不是很强。在实际的比赛中，O(n^3)的算法也能拿到满分，最终该题目的通过率为9%。
很多O(N^2)的程序不能通过"babad"和"babacabad"这组数据。
abcgtrde abcxgtrxrde