请根据最长公共子序列（LCS）算法来描述如何求解两个字符串的最长公共子串（Longest Common Substring, LCS）的长度并输出所有可能的LCS结果。通常我们通过字符串的矩阵表示来求解，但如果存在多个结果，该怎么做？在这样的矩阵中，输入字符串越多，问题复杂度越高，有没有办法解决？
说实话，我不太了解这些。那么，有没有通俗易懂的说明？只能利用一个矩阵怎么求解？
使用动态规划时，我们可以将问题分解为如下子问题：
1）确定状态变量：定义二维数组matrix[i][j]用来表示字符串X与Y的第i、j个字符的最长公共子序列长度；
2）状态转移方程：如果字符串X的第i个字符等于字符串Y的第j个字符，则matrix[i][j]=matrix[i-1][j-1]+1；如果不等，则matrix[i][j]=max(matrix[i-1][j],matrix[i][j-1])；
3）初始化操作：矩阵matrix的所有初始值均为0；
4）输出结果：从矩阵右下角开始回溯，根据matrix[i][j]的值选择相应的走向，最终得出所有可能的LCS。
看看怎么更通俗解释怎么只能用一个矩阵就能求出所有LCS结果。除此之外，还需要解释为什么有些情况下求取LCS有多个结果。
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要通俗地解释如何使用一个矩阵来求解最长公共子序列（LCS），并理解为什么有时会有多个LCS结果，可以这样理解：

1. **矩阵的作用**：
   - 假设我们有两个字符串，比如“ABC”和“AC”。我们可以用一个矩阵来记录它们之间的匹配情况。
   - 矩阵的行和列分别对应两个字符串的字符，比如行对应“ABC”，列对应“AC”。

2. **填充矩阵**：
   - 从左上角开始，逐行逐列填充矩阵。如果两个字符相等，就在当前位置加上左上角位置的值再加1；如果不相等，就取左边或上边较大的值。
   - 例如，“A”和“A”相等，就在矩阵的(1,1)位置填1；“A”和“C”不等，就填上边和左边的较大值，比如0。

3. **回溯找LCS**：
   - 填充完矩阵后，从右下角开始回溯。如果当前字符相等，就向左上角移动，并将该字符加入LCS；如果不等，就向值较大的方向移动。
   - 这样，我们可以找到一条从矩阵右下角到左上角的路径，这条路径对应的字符序列就是LCS。

4. **为什么有多个LCS**：
   - 如果在回溯过程中遇到多个方向的值相等，说明有不止一条路径可以得到相同的LCS长度。
   - 这时，可以记录所有可能的路径，每条路径对应的字符序列都是不同的LCS。

5. **一个矩阵求所有LCS**：
   - 我们只需要在填充和回溯时，记录下所有可能的路径，就能找到所有的LCS。
   - 通过这种方式，即使字符串很长，我们也能在一个矩阵中找到所有的LCS。

总结来说，通过一个矩阵，我们不仅能找到一个LCS，还能找到所有可能的LCS。这是因为矩阵记录了所有字符匹配的可能性，通过回溯可以提取出所有可能的LCS。
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