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慕容森
在我的书中，这种算法被称为字符串匹配。它的运行时间复杂度为 O( mn )，其中m和n是字长。我想它也可以在完整的单词上运行，最有效的方法取决于预期的常见字母数量以及如何执行排序和过滤。我将针对常见字母字符串进行解释，因为这样更容易。这个想法是，您查看(m+1) * (n+1)个节点的有向无环图。通过该图的每条路径（从左上到右下）代表了匹配单词的独特方式。我们想要匹配字符串，并-在单词中添加空格 ( )，以便它们与最多的常见字母对齐。例如cay和的最终状态ayc是cay--ayc每个节点存储其代表的部分匹配的最大匹配数，并且在算法结束时，结束节点将为我们提供最大匹配数。我们从左上角开始，那里没有任何东西匹配，所以这里有 0 个匹配的字母（得分 0）。 c a y 0 . . .a . . . .y . . . .c . . . .我们将遍历该图，并使用先前节点的数据为每个节点计算匹配字母的最大数量。节点从左->右、上->下以及对角从左上->右-下连接。向右移动代表使用 中的一个字母cay并将我们到达的字母与-插入的字母相匹配ayc。向下移动代表相反的情况（从 消耗ayc并插入-到cay）。对角线移动表示消耗每个单词中的一个字母并匹配它们。查看起始节点右侧的第一个节点，它表示匹配c-并且这个节点（显然）只能从起始节点到达。第一行和第一列中的所有节点都将为 0，因为它们都表示与相同数量的 匹配的一个或多个字母-。我们得到图表 c a y 0 0 0 0a 0 . . .y 0 . . .c 0 . . .这就是设置，现在有趣的部分开始了。查看第一个未评估的节点，它表示将子字符串c与匹配a，我们想要决定如何以最多数量的匹配字母到达那里。替代方案 1：我们可以从左边的节点到达那里。左边的节点代表匹配-a因此，通过选择这条路径到达当前节点，我们到达-ca-匹配c给-我们没有正确的匹配，因此该路径的分数是 0（取自最后一个节点）加上 0（c/-刚刚进行的匹配的分数）。所以这条路径的 0 + 0 = 0。方案2：我们可以从上面到达这个节点，这条路径代表从c -> c-- -a这也给我们 0 分。此项得分为 0。替代方案 3：我们可以从左上角到达该节点。这是从起始节点（什么都没有）转变为消耗每个字母中的一个字符。那就是匹配ca由于c和a是不同的字母，因此这条路径也得到 0 + 0 = 0。 c a y 0 0 0 0a 0 0 . .y 0 . . .c 0 . . .但对于下一个节点来说，它看起来更好。我们仍然可以考虑三种选择。替代方案 1 和 2 总是给我们 0 额外分，因为它们总是表示将字母与 匹配-，因此这些路径将为我们提供 0 分。让我们继续讨论替代方案 3。对于我们当前的节点，对角移动意味着从c -> ca- -a这是一场比赛！这意味着有一条通往该节点的路径为我们提供了 1 分。我们扔掉 0 并保留 1。 c a y 0 0 0 0a 0 0 1 .y 0 . . .c 0 . . .对于这一行的最后一个节点，我们查看了三个替代方案，并意识到我们不会获得任何新点（新匹配），但我们可以使用之前的 1 点路径到达该节点：ca -> cay-a -a-所以这个节点的score也是1。对所有节点执行此操作，我们得到以下完整图表 c a y 0 0 0 0a 0 0 1 1y 0 0 1 2c 0 1 1 2分数唯一增加的地方来自于c -> ca | ca -> cay | - -> -c- -a | -a -ay | y yc所以结束节点告诉我们最大匹配是 2 个字母。由于在您的情况下您希望知道得分为 2 的最长路径，因此您还需要跟踪每个节点所采用的路径。该图很容易实现为矩阵（或数组的数组）。我建议您作为元素使用tuple带有一个score元素和一个path元素的 a ，并且在路径元素中您只存储对齐字母，那么最终矩阵的元素将是 c a y 0 0 0 0a 0 0 (1, a) (1, a)y 0 0 (1, a) (2, ay)c 0 (1, c) (1, a/c) (2, ay)在我注意到的一处a/c，这是因为 stringca和ayc具有两个不同的最大长度子序列。您需要决定在这些情况下该怎么做，要么只选择其中一个，要么保留两者。编辑：这是此解决方案的实现。def longest_common(string_1, string_2): len_1 = len(string_1) len_2 = len(string_2) m = [[(0,"") for _ in range(len_1 + 1)] for _ in range(len_2 + 1)] # intitate matrix for row in range(1, len_2+1): for col in range(1, len_1+1): diag = 0 match = "" if string_1[col-1] == string_2[row-1]: # score increase with one if letters match in diagonal move diag = 1 match = string_1[col - 1] # find best alternative if m[row][col-1][0] >= m[row-1][col][0] and m[row][col-1][0] >= m[row-1][col-1][0]+diag: m[row][col] = m[row][col-1] # path from left is best elif m[row-1][col][0] >= m[row-1][col-1][0]+diag: m[row][col] = m[row-1][col] # path from above is best else: m[row][col] = (m[row-1][col-1][0]+diag, m[row-1][col-1][1]+match) # path diagonally is best return m[len_2][len_1][1]>>> print(longest_common("hcarry", "sallyc"))ay>>> print(longest_common("cay", "ayc"))ay>>> m[[(0, ''), (0, ''), (0, ''), (0, '')], [(0, ''), (0, ''), (1, 'a'), (1, 'a')], [(0, ''), (0, ''), (1, 'a'), (2, 'ay')], [(0, ''), (1, 'c'), (1, 'c'), (2, 'ay')]]
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森林海
这是该问题的一个简单的、基于动态规划的实现：def lcs(X, Y): m, n = len(X), len(Y) L = [[0 for x in xrange(n+1)] for x in xrange(m+1)] # using a 2D Matrix for dynamic programming # L[i][j] stores length of longest common string for X[0:i] and Y[0:j] for i in range(m+1): for j in range(n+1): if i == 0 or j == 0: L[i][j] = 0 elif X[i-1] == Y[j-1]: L[i][j] = L[i-1][j-1] + 1 else: L[i][j] = max(L[i-1][j], L[i][j-1]) # Following code is used to find the common string index = L[m][n] # Create a character array to store the lcs string lcs = [""] * (index+1) lcs[index] = "" # Start from the right-most-bottom-most corner and # one by one store characters in lcs[] i = m j = n while i > 0 and j > 0: # If current character in X[] and Y are same, then # current character is part of LCS if X[i-1] == Y[j-1]: lcs[index-1] = X[i-1] i-=1 j-=1 index-=1 # If not same, then find the larger of two and # go in the direction of larger value elif L[i-1][j] > L[i][j-1]: i-=1 else: j-=1 print ("".join(lcs))
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阿波罗的战车
更简单的解决方案-----谢谢！def f(s, s1): cc = list(set(s) & set(s1)) ns = ''.join([S for S in s if S in cc]) ns1 = ''.join([S for S in s1 if S in cc]) found = [] b = ns[0] for e in ns[1:]: cs = b+e if cs in ns1: found.append(cs) b = e return found
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慕慕森
但是..您已经知道术语“最长公共子序列”并且可以找到大量动态规划算法的描述。伪代码function LCSLength(X[1..m], Y[1..n]) C = array(0..m, 0..n) for i := 0..m C[i,0] = 0 for j := 0..n C[0,j] = 0 for i := 1..m for j := 1..n if X[i] = Y[j] //i-1 and j-1 if reading X & Y from zero C[i,j] := C[i-1,j-1] + 1 else C[i,j] := max(C[i,j-1], C[i-1,j]) return C[m,n]function backtrack(C[0..m,0..n], X[1..m], Y[1..n], i, j) if i = 0 or j = 0 return "" if X[i] = Y[j] return backtrack(C, X, Y, i-1, j-1) + X[i] if C[i,j-1] > C[i-1,j] return backtrack(C, X, Y, i, j-1) return backtrack(C, X, Y, i-1, j)