📚 概述

本案例深入探讨了在 Kotlin Multiplatform (KMP) 项目中实现最长公共子序列工具的完整流程。通过将 Kotlin 代码编译为 JavaScript，并在 OpenHarmony 的 ArkTS 中调用，我们展示了如何充分利用 Kotlin 的特性来进行动态规划、字符串匹配和相似度分析。

最长公共子序列是计算机科学中的经典问题，允许我们演示动态规划、字符串算法、性能优化等核心概念。在 KMP 项目中，我们可以利用这些特性来构建具有强大文本处理能力的应用。

本文将详细介绍如何在 KMP 项目中实现最长公共子序列、编辑距离、相似度分析等核心概念。

🎯 核心概念

1. 最长公共子序列 (Longest Common Subsequence)

计算两个字符串的最长公共子序列。

fun calculateLCS(str1: String, str2: String): String {
    val m = str1.length
    val n = str2.length
    val dp = Array(m + 1) { IntArray(n + 1) }
    
    for (i in 1..m) {
        for (j in 1..n) {
            if (str1[i - 1] == str2[j - 1]) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
            } else {
                dp[i][j] = kotlin.math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
            }
        }
    }
    // ... 回溯构建LCS
}

代码解释：

• 使用动态规划
• 二维数组存储中间结果
• 回溯构建最终结果
• 时间复杂度O(m×n)

2. 编辑距离 (Edit Distance)

计算莱文斯坦距离。

fun calculateEditDistance(str1: String, str2: String): Int {
    val m = str1.length
    val n = str2.length
    val dp = Array(m + 1) { IntArray(n + 1) }
    
    for (i in 0..m) dp[i][0] = i
    for (j in 0..n) dp[0][j] = j
    
    for (i in 1..m) {
        for (j in 1..n) {
            if (str1[i - 1] == str2[j - 1]) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            } else {
                dp[i][j] = 1 + kotlin.math.min(
                    kotlin.math.min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]),
                    dp[i - 1][j - 1]
                )
            }
        }
    }
    return dp[m][n]
}

代码解释：

• 计算最少编辑操作数
• 支持插入、删除、替换
• 动态规划求解
• 时间复杂度O(m×n)

3. 相似度计算 (Similarity Calculation)

计算字符串相似度。

val maxLen = kotlin.math.max(str1.length, str2.length)
val similarity = if (maxLen > 0) (lcsLength * 100) / maxLen else 0

代码解释：

• 基于LCS长度
• 百分比表示
• 用于相似度评估

4. 字符串比较 (String Comparison)

比较字符串的特性。

val isSame = str1 == str2
val isSubstring1 = str1.contains(lcs)
val isSubstring2 = str2.contains(lcs)

代码解释：

• 检查是否相同
• 检查包含关系
• 用于字符串分析

5. 统计分析 (Statistical Analysis)

进行统计分析。

val lcsLength = lcs.length
val editDistance = calculateEditDistance(str1, str2)
val similarity = if (maxLen > 0) (lcsLength * 100) / maxLen else 0

代码解释：

• 统计LCS长度
• 计算编辑距离
• 计算相似度

💡 实现代码详解

Kotlin 源代码

fun longestCommonSubsequenceTool(input: String): String {
    return try {
        val cleanInput = input.trim()
        
        if (cleanInput.isEmpty()) {
            return "❌ 输入为空"
        }
        
        val parts = cleanInput.split(",")
        if (parts.size != 2) {
            return "❌ 格式错误：请输入两个字符串，用逗号分隔"
        }
        
        val str1 = parts[0].trim()
        val str2 = parts[1].trim()
        
        if (str1.isEmpty() || str2.isEmpty()) {
            return "❌ 字符串不能为空"
        }
        
        val lcs = calculateLCS(str1, str2)
        val lcsLength = lcs.length
        
        val maxLen = kotlin.math.max(str1.length, str2.length)
        val similarity = if (maxLen > 0) (lcsLength * 100) / maxLen else 0
        
        val editDistance = calculateEditDistance(str1, str2)
        
        val isSame = str1 == str2
        
        var trustScore = 0
        if (str1.isNotEmpty() && str2.isNotEmpty()) trustScore += 50
        if (lcsLength > 0) trustScore += 30
        if (similarity > 0) trustScore += 20
        
        val status = "✅ 计算成功"
        val sameStr = if (isSame) "相同" else "不同"
        
        return """
            $status
            ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
            字符串1: $str1
            字符串2: $str2
            最长公共子序列: $lcs
            LCS长度: $lcsLength
            编辑距离: $editDistance
            相似度: $similarity%
            性质: $sameStr
            信任度: $trustScore/100
        """.trimIndent()
        
    } catch (e: Exception) {
        "❌ 计算失败: ${e.message}"
    }
}

🔍 支持的功能

• 最长公共子序列: 计算LCS
• 编辑距离: 计算莱文斯坦距离
• 相似度分析: 计算字符串相似度
• 字符串比较: 比较字符串特性
• 统计分析: 进行统计分析

📝 总结

Kotlin 的最长公共子序列工具提供了强大的功能。通过在 KMP 项目中使用这些特性，我们可以：

1. 动态规划：使用DP求解LCS
2. 编辑距离：计算字符串距离
3. 相似度分析：分析字符串相似度
4. 字符串匹配：进行字符串匹配
5. 简化显示：只显示关键信息

最长公共子序列是计算机科学的经典问题，掌握这些技能对于编写高效、可靠的代码至关重要。
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