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给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
示例 1：
输入：text1 = "abcde", text2 = "ace" 输出：3 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
示例 2：
输入：text1 = "abc", text2 = "abc" 输出：3 解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
示例 3：
输入：text1 = "abc", text2 = "def" 输出：0 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
提示：
1 <= text1.length, text2.length <= 1000text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。动态规划法。
定义 dp[i][j] 表示 text1[0:i-1] 和 text2[0:j-1] 的最长公共子序列（闭区间）。
递推公式如下：
class Solution:
def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:
m, n = len(text1), len(text2)
dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1 if text1[i - 1] == text2[j - 1] else max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
return dp[m][n]
class Solution {
public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
int m = text1.length(), n = text2.length();
int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
char c1 = text1.charAt(i - 1), c2 = text2.charAt(j - 1);
dp[i][j] = c1 == c2 ? dp[i - 1][j - 1] + 1 : Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
return dp[m][n];
}
}
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