本文实例讲述了python使用回溯法子集树模板获取最长公共子序列(LCS)的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

问题

输入

第1行:字符串A
第2行:字符串B
(A,B的长度 <= 1000)

输出

输出最长的子序列,如果有多个,随意输出1个。

输入示例

belong
cnblogs

输出示例

blog

分析

既然打算套用回溯法子集树模板,那就要祭出元素-状态空间分析大法。

以长度较小的字符串中的字符作为元素,以长度较大的字符串中的字符作为状态空间,对每一个元素,遍历它的状态空间,其它的事情交给剪枝函数!!!

解x的长度不固定,xi表示字符串b中的序号。

在处理每一个元素时,如果没有一个状态被选择(cnblogs中没一个字符被选取),那么程序无法去往下一个元素。

这确实是个不小的麻烦!!!思考了一天,终于想出办法了:扩充状态空间,增加一个状态q!如果元素选取了状态q,它是合法的。但是,状态q不加入解x内!!!

看一个直观的图:

Python使用回溯法子集树模板获取最长公共子序列(LCS)的方法

至此,enjoy it!

代码

'''最长公共子序列'''
# 作者:hhh5460
# 时间:2017年6月3日
a = 'belong'
b = 'cnblogs'
x = [] # 一个解(长度不固定)xi是b中字符的序号
X = [] # 一组解
best_x = [] # 最佳解
best_len = 0 # 最大子序列长度
# 冲突检测
def conflict(k):
global n, x, X, a,b,best_len
# 如果两个字符不相等
if x[-1] < len(b) and a[k] != b[x[-1]]:
return True
# 如果两个字符相等,但是相对于前一个在b中的位置靠前
if a[k] == b[x[-1]] and (len(x) >= 2 and x[-1] <= x[-2]):
return True
# 如果部分解的长度加上后面a剩下的长度,小于等于best_len
if len(x) + (len(a)-k) < best_len:
return True
return False # 无冲突
# 回溯法(递归版本)
def LCS(k): # 到达a中的第k个元素
global x, X,a,b,best_len,best_x
#print(k, x)
if k == len(a): # 超出最尾的元素
if len(x) > best_len:
best_len = len(x)
best_x = x[:]
else:
for i in range(len(b)+1): # 遍历 状态空间:0~len(b)-1,技巧:人为增加一种状态len(b),表示改行没有元素选取
if i==len(b): # 此状态不放入解x内
LCS(k+1)
else:
x.append(i)
if not conflict(k): # 剪枝
LCS(k+1)
x.pop() # 回溯
# 根据一个解x,构造最长子序列lcs
def get_lcs(x):
global b
return ''.join([b[i] for i in x])
# 测试
LCS(0)
print(b)
print(best_x)
print(get_lcs(best_x))

效果图

 
Python使用回溯法子集树模板获取最长公共子序列(LCS)的方法

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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主题: Python数据结构算法冲突数据
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