在字符串处理中，最长公共子串是一道非常常见的问题，涉及到了字符串处理的基本技巧。本文将以Python为例，详细介绍如何使用动态规划的思想，求解最长公共子串问题。
一、动态规划求最长公共子串
动态规划是一种常见的解决最优化问题的算法。对于最长公共子串问题，可以使用动态规划求解。
具体来说，我们可以建立一个二维数组dp来记录最长公共子串的长度。其中，dp[i][j]表示以第一个字符串的第i个字符为结尾，以第二个字符串的第j个字符为结尾的最长公共子串的长度。则二维数组中的最大值即为所求最长公共子串的长度。
在求解过程中，当两个字符相同时，dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；否则dp[i][j] = 0。这个公式的含义是，如果前面已经匹配了一部分，当前匹配的字符相同，那么在这基础上加上当前匹配的字符所组成的字符串就是一个更长的公共子串。否则，当前的公共子串将被中断。
二、Python代码实现
def longest_common_substring(s1, s2):
len1 = len(s1)
len2 = len(s2)
dp = [[0] * (len2+1) for _ in range(len1+1)]
max_length = 0
max_index = [0, 0]
for i in range(1, len(dp)):
for j in range(1, len(dp[i])):
if s1[i-1] == s2[j-1]:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
if dp[i][j] > max_length:
max_length = dp[i][j]
max_index = [i, j]
return s1[max_index[0]-max_length:max_index[0]], max_length
在上面的代码中，我们首先创建了一个二维数组dp来存储每个位置的最长公共子串的长度。这是一个动态规划求解最长公共子串的必备数据结构。
然后，我们使用两个嵌套的for循环遍历两个字符串s1和s2，在每个位置上计算其最长公共子串长度。如果两个字符相等，则更新dp数组中当前位置的值为左上角位置的值加1（dp[i-1][j-1]+1）；否则当前位置的最长公共子串长度为0。
最后，我们在遍历过程中更新最长公共子串的长度，以及最长公共子串的开始索引。最后，我们返回最长公共子串的具体字符串，以及对应的长度。
三、示例
下面是一个使用Python求解最长公共子串的示例，可以使用该示例代码进行测试。
s1 = "abcde"
s2 = "cefgh"
longest_common_substring(s1, s2)
# Output: ("c", 1)
在上面的示例中，输入字符串s1和s2的最长公共子串为"c"，长度为1。相信通过代码的实现，读者对于最长公共子串问题有了一定的理解和掌握。在实际开发过程中，掌握这种字符串匹配算法是非常有帮助的。