详解Python最长公共子串和最长公共子序列的实现

 更新时间:2018年07月07日 14:34:46   作者:wateryouyo的博客  
这篇文章主要介绍了详解Python最长公共子串和最长公共子序列的实现。小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

最长公共子串(The Longest Common Substring)

LCS问题就是求两个字符串最长公共子串的问题。解法就是用一个矩阵来记录两个字符串中所有位置的两个字符之间的匹配情况,若是匹配则为1,否则为0。然后求出对角线最长的1的序列,其对应的位置就是最长匹配子串的位置。

def find_lcsubstr(s1, s2): 
 m=[[0 for i in range(len(s2)+1)] for j in range(len(s1)+1)] #生成0矩阵,为方便后续计算,比字符串长度多了一列
 mmax=0  #最长匹配的长度
 p=0 #最长匹配对应在s1中的最后一位
 for i in range(len(s1)):
 for j in range(len(s2)):
  if s1[i]==s2[j]:
  m[i+1][j+1]=m[i][j]+1
  if m[i+1][j+1]>mmax:
   mmax=m[i+1][j+1]
   p=i+1
 return s1[p-mmax:p],mmax  #返回最长子串及其长度
 
print find_lcsubstr('abcdfg','abdfg')

运行得到输出:('dfg',3)

最长公共子序列 (The Longest Common Subsequence)

子串要求字符必须是连续的,但是子序列就不是这样。最长公共子序列是一个十分实用的问题,它可以描述两段文字之间的“相似度”,即它们的雷同程度,从而能够用来辨别抄袭。对一段文字进行修改之后,计算改动前后文字的最长公共子序列,将除此子序列外的部分提取出来,这种方法判断修改的部分,往往十分准确。
        解法就是用动态回归的思想,一个矩阵记录两个字符串中匹配情况,若是匹配则为左上方的值加1,否则为左方和上方的最大值。一个矩阵记录转移方向,然后根据转移方向,回溯找到最长子序列。

import numpy
def find_lcseque(s1, s2): 
 # 生成字符串长度加1的0矩阵,m用来保存对应位置匹配的结果
 m = [ [ 0 for x in range(len(s2)+1) ] for y in range(len(s1)+1) ] 
 # d用来记录转移方向
 d = [ [ None for x in range(len(s2)+1) ] for y in range(len(s1)+1) ] 
 
 for p1 in range(len(s1)): 
 for p2 in range(len(s2)): 
  if s1[p1] == s2[p2]:      #字符匹配成功,则该位置的值为左上方的值加1
  m[p1+1][p2+1] = m[p1][p2]+1
  d[p1+1][p2+1] = 'ok'     
  elif m[p1+1][p2] > m[p1][p2+1]: #左值大于上值,则该位置的值为左值,并标记回溯时的方向
  m[p1+1][p2+1] = m[p1+1][p2] 
  d[p1+1][p2+1] = 'left'     
  else:              #上值大于左值,则该位置的值为上值,并标记方向up
  m[p1+1][p2+1] = m[p1][p2+1]  
  d[p1+1][p2+1] = 'up'     
 (p1, p2) = (len(s1), len(s2)) 
 print numpy.array(d)
 s = [] 
 while m[p1][p2]:  #不为None时
 c = d[p1][p2]
 if c == 'ok':  #匹配成功,插入该字符,并向左上角找下一个
  s.append(s1[p1-1])
  p1-=1
  p2-=1 
 if c =='left': #根据标记,向左找下一个
  p2 -= 1
 if c == 'up':  #根据标记,向上找下一个
  p1 -= 1
 s.reverse() 
 return ''.join(s) 
print find_lcseque('abdfg','abcdfg')

得到输出结果:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • 使用matplotlib绘制图例标签中带有公式的图

    使用matplotlib绘制图例标签中带有公式的图

    今天小编就为大家分享一篇使用matplotlib绘制图例标签中带有公式的图,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • python 网络爬虫初级实现代码

    python 网络爬虫初级实现代码

    这篇文章主要介绍了python 网络爬虫初级实现代码,需要的朋友可以参考下
    2016-02-02
  • Python绘制全球疫情变化地图的实例代码

    Python绘制全球疫情变化地图的实例代码

    这篇文章主要介绍了使用Python绘制全球疫情变化地图的实例代码,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2020-04-04
  • Numpy对于NaN值的判断方法

    Numpy对于NaN值的判断方法

    本文主要介绍了Numpy对于NaN值的判断方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-02-02
  • 对Python之gzip文件读写的方法详解

    对Python之gzip文件读写的方法详解

    今天小编就为大家分享一篇对Python之gzip文件读写的方法详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-02-02
  • Selenium的使用详解

    Selenium的使用详解

    今天小编就为大家分享一篇关于Selenium的使用详解,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
    2018-10-10
  • Python装饰器用法实例分析

    Python装饰器用法实例分析

    这篇文章主要介绍了Python装饰器用法,结合实例形式分析了带参数装饰器、无参数装饰器等相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-01-01
  • Python socket连接中的粘包、精确传输问题实例分析

    Python socket连接中的粘包、精确传输问题实例分析

    这篇文章主要介绍了Python socket连接中的粘包、精确传输问题,结合实例形式分析了Python socket连接中的粘包、精确传输相关问题原因、解决方案与操作注意事项,需要的朋友可以参考下
    2020-03-03
  • selenium携带cookies模拟登陆CSDN的实现

    selenium携带cookies模拟登陆CSDN的实现

    这篇文章主要介绍了selenium携带cookies模拟登陆CSDN的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2021-01-01
  • Python迭代器、生成器、协程使用方式

    Python迭代器、生成器、协程使用方式

    这篇文章主要介绍了Python迭代器、生成器、协程使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2024-02-02

最新评论