求字典序最小的最長公共子序列

為了解決這個問題，我們可以使用動態規劃的方法。首先，我們需要一個字典序最小的字元串序列，這個序列可以根據你的具體需求來選擇。假設我們已經有了一個字典序最小的字元串序列，我們可以使用以下步驟來找到最長的公共子序列：

初始化一個空的結果字典，用於存儲每個子序列的最長公共子序列長度。
遍歷字典序最小的字元串序列中的每個字元串，將其作為子序列的起始點。
對於每個子序列，我們將其與字典序最小的字元串序列中的所有其他子序列進行比較。如果兩個子序列相同，那麼它們的公共子序列長度就是當前子序列的長度。否則，我們需要繼續尋找公共子序列的下一個點。
在尋找公共子序列的過程中，我們需要將當前子序列與之前的所有子序列進行比較，找到最長的公共子序列。為了實現這一點，我們可以使用一個二維數組來存儲每個子序列在最長公共子序列中的位置。
當遍歷完所有的子序列後，我們可以查看結果字典中最大的公共子序列長度，這就是最長的公共子序列長度。

下面是一個Python代碼示例，用於實現上述步驟：

def longest_common_subsequence(sequence, dictionary):
    # 初始化結果字典
    result = {}
    for subsequence in dictionary:
        result[subsequence] = float('inf')

    # 遍歷字典序最小的字元串序列中的每個字元串
    for string in sequence:
        # 初始化最長公共子序列長度為當前字元串的長度
        length = len(string)
        # 遍歷字典序最小的字元串序列中的所有其他字元串
        for prev_string in sequence:
            if string == prev_string:
                # 如果兩個字元串相同，那麼它們的最長公共子序列長度就是當前字元串的長度
                length = 0
            else:
                # 否則，我們需要繼續尋找公共子序列的下一個點
                for i in range(len(string)):
                    if string[i] == prev_string[i]:
                        # 如果找到了公共字元，那麼繼續比較下一個字元
                        length += 1
                    else:
                        break
        # 在最長公共子序列長度小於當前字元串的長度時，設定最長公共子序列長度為當前字元串的長度
        if length > result[string]:
            result[string] = length
    return result[max(result)]

你可以使用這個函式來找到字典序最小的最長的公共子序列。注意，這個函式假設輸入的字典序最小的字元串序列已經排序好了。如果你沒有排序好的數據，你可能需要先對數據進行排序才能使用這個函式。