题目描述
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。
- 例如，
"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。
解决方案一：记忆化递归
这段代码的核心功能是求解两个字符串的最长公共子序列（LCS）长度，采用「类内辅助函数 + 记忆化递归」的思路实现，通过缓存子问题结果避免重复计算，将暴力递归的指数级复杂度优化为多项式级别，是 LCS 问题的经典高效解法。
核心逻辑
- 成员变量作用：
s_/t_：类内备份的两个输入字符串，供辅助递归函数dfs直接访问，无需频繁传参；memo：二维记忆化数组（n×m，n/m分别为s/t的长度），memo[i][j] = -1表示子问题dfs(i,j)未计算，计算后缓存结果，替代 Python 的@cache装饰器。
- 辅助递归函数
dfs(i,j)逻辑：- 参数含义：
i/j分别表示考虑s[0..i]和t[0..j]的子串范围； - 递归边界：
i<0或j<0（任一子串遍历完毕），LCS 长度为 0； - 记忆化优化：若
memo[i][j]≠-1，直接返回缓存值，避免重复递归； - 核心状态转移：
- 字符相等：
s_[i]==t_[j]时，该字符属于 LCS，长度 =dfs(i-1,j-1)+1（前i-1/j-1的 LCS 长度 + 1）； - 字符不等：取
max(dfs(i-1,j), dfs(i,j-1))（删s[i]或删t[j]后的 LCS 最大值）；
- 字符相等：
- 参数含义：
