以下是**最长公共子序列（LCS）**和**最小编辑距离**两个算法的基本思想、分析和时间复杂度计算：

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### **1. 最长公共子序列（LCS）**

#### **基本思想**  
最长公共子序列（LCS）的核心是通过动态规划构建一个二维表，记录两个字符串在不同前缀长度下的公共子序列的最大长度。

- 定义状态：  
  设 \( dp[i][j] \) 表示字符串 \( X[0:i] \) 和 \( Y[0:j] \) 的最长公共子序列长度。
  
- 状态转移方程：  
  - 如果 \( X[i-1] == Y[j-1] \)：说明当前字符可以纳入公共子序列：  
    \[
    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
    \]
  - 如果 \( X[i-1] \neq Y[j-1] \)：说明当前字符不匹配，取之前子问题的最大值：  
    \[
    dp[i][j] = \max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
    \]

- 初始条件：  
  \( dp[i][0] = 0 \) 和 \( dp[0][j] = 0 \)，表示任意一个字符串和空串的最长公共子序列长度为 0。

- 最终结果：  
  \( dp[m][n] \) 表示 \( X \) 和 \( Y \) 的最长公共子序列长度，其中 \( m, n \) 分别为 \( X \) 和 \( Y \) 的长度。

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#### **算法分析**  
- **时间复杂度：**  
  构造 \( dp \) 表需要遍历 \( m \times n \) 的网格，其中 \( m \) 和 \( n \) 是两个字符串的长度。因此时间复杂度为 \( O(m \times n) \)。

- **空间复杂度：**  
  二维表 \( dp \) 的空间复杂度为 \( O(m \times n) \)。若只需要结果，可以优化为一维数组，降低到 \( O(\min(m, n)) \)。

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### **2. 最小编辑距离**

#### **基本思想**  
最小编辑距离的目的是计算将字符串 \( A \) 转换为字符串 \( B \) 的最小操作次数（插入、删除、替换）。同样使用动态规划构建一个二维表解决。

- 定义状态：  
  \( dp[i][j] \) 表示将 \( A[0:i] \) 转换为 \( B[0:j] \) 的最小操作次数。

- 状态转移方程：  
  - 如果 \( A[i-1] == B[j-1] \)：当前字符无需修改：  
    \[
    dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
    \]
  - 如果 \( A[i-1] \neq B[j-1] \)：需要考虑三种操作：
    1. **插入**：将 \( B[j-1] \) 插入到 \( A[0:i] \) 的末尾：  
       \[
       dp[i][j] = dp[i][j-1] + 1
       \]
    2. **删除**：删除 \( A[i-1] \)：  
       \[
       dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1
       \]
    3. **替换**：将 \( A[i-1] \) 替换为 \( B[j-1] \)：  
       \[
       dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
       \]
    取三种操作的最小值：  
    \[
    dp[i][j] = \min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1
    \]

- 初始条件：  
  \( dp[i][0] = i \) 表示将 \( A[0:i] \) 转换为空串需要删除 \( i \) 次，  
  \( dp[0][j] = j \) 表示将空串转换为 \( B[0:j] \) 需要插入 \( j \) 次。

- 最终结果：  
  \( dp[m][n] \) 表示从 \( A \) 转换为 \( B \) 的最小编辑距离，其中 \( m, n \) 分别为 \( A \) 和 \( B \) 的长度。

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#### **算法分析**  
- **时间复杂度：**  
  与 LCS 相同，需要构造一个 \( m \times n \) 的动态规划表，时间复杂度为 \( O(m \times n) \)。

- **空间复杂度：**  
  二维表的空间复杂度为 \( O(m \times n) \)。通过滚动数组优化，可以降低到 \( O(\min(m, n)) \)。

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### **对比总结**
| **算法**         | **时间复杂度** | **空间复杂度** | **核心思想**                         |
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| 最长公共子序列   | \( O(m \times n) \) | \( O(m \times n) \) | 构建二维表，利用匹配与不匹配分治求解 |
| 最小编辑距离     | \( O(m \times n) \) | \( O(m \times n) \) | 通过插入、删除、替换操作递归求解      |

这两个算法均使用动态规划解决，思想和实现类似，但问题背景不同：  
- LCS 关注的是**匹配**字符的最大子序列长度。
- 最小编辑距离则是计算**最少操作次数**。