暴力搜索方法:

• 思路: 使用双重循环遍历两个字符串中的所有字符组合，比较每个可能的子串。
• 优点: 简单易懂，适合小规模或简单场景。
• 缺点: 时间复杂度为O(mn)，不适合大规模数据。

动态规划方法:

• 思路: 使用二维数组dp，其中dp[i][j]表示处理前i个字符和前j个字符时的最长公共子串长度。
• 优点: 时间和空间复杂度均为O(mn)，但由于重复计算，性能较暴力搜索稍差。
• 优化空间: 可改为一维数组，空间复杂度降至O(n)，但简单情况下二维更易理解。

进一步优化:

• 滑动窗口: 可以将时间复杂度降低到O(min(m, n))，处理大规模数据更高效。
• 剪枝优化: 在动态规划过程中添加条件，避免不必要计算，提升性能。

应用场景:

• 动态规划: 适合大多数情况，解答优雅且高效，适合扩展到更复杂问题。
• 滑动窗口: 在处理更大数据量或需要更优化情况下效果更佳。

总体思路:

• 动态规划方法在代码简洁性和灵活性上更胜一筹，适合大多数场景。
• 在处理更高效、需要额外优化时，可以结合滑动窗口等技术提升性能。