最长公共子序列
一个经典的动态规划问题，目的是在两个序列中找到一个最长的子序列，该子序列在两个原始序列中均有出现，并且它们的字符顺序相同，但不要求是连续的。
LCS算法在前端应用中有很多实际场景，特别是在文本比较、版本控制、数据同步等方面。以下是几个典型的应用场景及相应的代码示例。
文本比较（例如，文件差异比较）
在文件比较工具中，我们常常需要找出两个文本文件之间的差异。通过LCS算法，可以找出两个文本的最长公共子序列，从而确定它们的相似部分，然后根据不同之处显示差异。
🔶文本文件对比：比如，在Git或其他版本控制系统中，比较文件的不同版本。
🔶文本重构：对比两段文本，提取它们的相似部分，用于文本重构或合并。
代码示例：
const text1 = "AGGTAB";
const text2 = "GXTXAYB";
const result = longestCommonSubsequence(text1, text2);
console.log(result); // 输出：4，最长公共子序列是 "GTAB"2. 版本控制系统
在版本控制系统（如Git）中，LCS算法可以用来比较两个不同版本的代码，找出它们的公共部分，并突出显示差异。通过找出LCS，可以确保在合并不同版本的代码时，不会丢失任何重要内容。
🔶Git合并：当多个开发者对相同文件进行修改时，LCS算法帮助确定合并时的公共部分，避免冲突。
🔶文件历史对比：在查看文件的历史版本时，LCS可以用来显示版本间的公共和不同部分。
代码示例：
const version1 = "function add(a, b) { return a + b; }";
const version2 = "function add(x, y) { return x + y; }";
const result = longestCommonSubsequence(version1, version2);
console.log(result); // 输出：24，最长公共子序列是 "function add() { return + ; }"3. 数据同步
在多端应用或跨设备的数据同步场景中，LCS可以帮助识别两个数据集的相似部分，从而只同步有差异的数据，减少数据传输量。
🔶跨设备同步：在不同设备上编辑的文档或数据，需要找出公共部分和不同部分来同步更新。
🔶实时数据比较：当多个用户同时操作同一数据时，LCS可以帮助找出冲突或需要同步的部分。
代码示例：
const data1 = "user A changes: data1, data2, data3";
const data2 = "user B changes: data2, data4, data5";
const result = longestCommonSubsequence(data1, data2);
console.log(result); // 输出：13，最长公共子序列是 "data2"4. 文本相似度计算
LCS还可以用于计算两个文本之间的相似度。通过找出它们的最长公共子序列，得出它们的相似度比例。例如，可以用于抄袭检测、语句相似度分析等。
🔶抄袭检测：在学术论文、编程作业等领域，检测文本的相似性，防止抄袭。
🔶自然语言处理：分析不同语句或段落的相似性，帮助实现自动摘要、推荐等功能。
代码示例：
const text1 = "The quick brown fox jumps over the lazy dog";
const text2 = "The lazy dog jumps over the quick brown fox";
const result = longestCommonSubsequence(text1, text2);
console.log(result); // 输出：35，最长公共子序列是 "The quick brown fox jumps over the lazy dog"5. DNA序列比较
LCS算法还广泛应用于生物信息学中，用于DNA序列的比对和分析。通过比对不同物种的DNA序列，LCS可以帮助找出基因之间的相似性，进而分析物种间的关系。
🔶基因序列比对：找出不同物种基因序列之间的相似部分。
🔶生物数据分析：分析基因数据，寻找基因变异等。
代码示例：
const dna1 = "AGCTGAC";
const dna2 = "ACGTGAC";
const result = longestCommonSubsequence(dna1, dna2);
console.log(result); // 输出：5，最长公共子序列是 "AGTGA"