Задача о наибольшей общей подпоследовательности — различия между версиями
Shersh (обсуждение | вклад) м (→Длина кратчайшей общей суперпоследовательности) |
Gostkin (обсуждение | вклад) м (LCS3 дает WA если сравнивать x[i] и y[i], нужно сравнивать x[i] и y[j]) |
||
| Строка 127: | Строка 127: | ||
'''for''' j = 1 '''to''' n | '''for''' j = 1 '''to''' n | ||
tmp = lcs[j] | tmp = lcs[j] | ||
| − | '''if''' x[i] == y[ | + | '''if''' x[i] == y[j] |
lcs[j] = d + 1 | lcs[j] = d + 1 | ||
'''else''' | '''else''' | ||
Версия 02:26, 23 января 2016
| Определение: |
| Последовательность является подпоследовательностью (англ. subsequence) последовательности , если существует строго возрастающая последовательность индексов таких, что для всех выполняется соотношение . |
Другими словами, подпоследовательность данной последовательности — это последовательность, из которой удалили ноль или больше элементов. Например, является подпоследовательностью последовательности , а соответствующая последовательность индексов имеет вид .
| Определение: |
| Последовательность является общей подпоследовательностью (англ. common subsequence) последовательностей и , если является подпоследовательностью как , так и . |
| Задача: |
| Пусть имеются последовательности и . Необходимо найти |
Содержание
Наивное решение
Переберем все различные подпоследовательности обеих строк и сравним их. Тогда искомая гарантированно найдётся, однако время работы алгоритма будет экспоненциально зависеть от длины исходных последовательностей.
Динамическое программирование
Для решения данной задачи используем Принцип оптимальности на префиксе.
Доказательство оптимальности
| Теорема: |
Пусть имеются последовательности и , а — их .
|
| Доказательство: |
|
Решение
Обозначим как префиксов данных последовательностей, заканчивающихся в элементах с номерами и соответственно. Получается следующее рекуррентное соотношение:
Очевидно, что сложность алгоритма составит , где и — длины последовательностей.
Построение подпоследовательности
Для каждой пары элементов помимо длины соответствующих префиксов хранятся и номера последних элементов, участвующих в этой .Таким образом, посчитав ответ, можно восстановить всю наибольшую общую подпоследовательность.
Псевдокод
, — данные последовательности; — для префикса длины последовательности и префикса длины последовательности ; — пара индексов элемента таблицы, соответствующего оптимальному решению вспомогательной задачи, выбранной при вычислении .
// подсчёт таблиц
int LCS(x: int, y: int):
m = length(x)
n = length(y)
for i = 1 to m
lcs[i][0] = 0
for j = 0 to n
lcs[0][j] = 0
for i = 1 to m
for j = 1 to n
if x[i] == y[j]
lcs[i][j] = lcs[i - 1][j - 1] + 1
prev[i][j] = pair(i - 1, j - 1)
else
if lcs[i - 1][j] >= lcs[i][j - 1]
lcs[i][j] = lcs[i - 1][j]
prev[i][j] = pair(i - 1, j)
else
lcs[i][j] = lcs[i][j - 1]
prev[i][j] = pair(i, j - 1)
// вывод LCS, вызывается как printLCS(m, n)
int printLCS(i: int, j: int):
if i == 0 or j == 0 // пришли к началу LCS
return
if prev[i][j] == pair(i - 1, j - 1) // если пришли в lcs[i][j] из lcs[i - 1][j - 1], то x[i] == y[j], надо вывести этот элемент
printLCS(i - 1, j - 1)
print x[i]
else
if prev[i][j] == pair(i - 1, j)
printLCS(i - 1, j)
else
printLCS(i, j - 1)
Оптимизация для вычисления только длины
Заметим, что для вычисления нужны только -ая и -ая строчки матрицы . Тогда можно использовать лишь элементов таблицы:
int LCS2(x: int, y: int):
if length(x) < length(y) // в таблице будет length(y) столбцов, и если length(x) меньше, выгоднее поменять местами x и y
swap(x, y)
m = length(x)
n = length(y)
for j = 0 to n
lcs[0][j] = 0
lcs[1][j] = 0
for i = 1 to m
lcs[1][0] = 0
for j = 1 to n
lcs[0][j] = lcs[1][j] // элемент, который был в a[1][j], теперь в предыдущей строчке
if x[i] == y[j]
lcs[1][j] = lcs[0][j - 1] + 1
else
if lcs[0][j] >= lcs[1][j - 1]
lcs[1][j] = lcs[0][j]
else
lcs[1][j] = lcs[1][j - 1]
// ответ — lcs[1][n]
Также можно заметить, что от -ой строчки нужны только элементы с -го столбца. В этом случае можно использовать лишь элементов таблицы:
int LCS3(x: int, y: int):
if length(x) < length(y) // в таблице будет length(y) столбцов, и если length(x) меньше, выгоднее поменять местами x и y
swap(x, y)
m = length(x)
n = length(y)
for j = 0 to n
lcs[j] = 0
d = 0 // d — дополнительная переменная, в ней хранится lcs[i - 1][j - 1]
// в lcs[j], lcs[j + 1], …, lcs[n] хранятся lcs[i - 1][j], lcs[i - 1][j + 1], …, lcs[i - 1][n]
// в lcs[0], lcs[1], …, lcs[j - 1] хранятся lcs[i][0], lcs[i][1], …, lcs[i][j - 1]
for i = 1 to m
for j = 1 to n
tmp = lcs[j]
if x[i] == y[j]
lcs[j] = d + 1
else
if lcs[j] >= lcs[j - 1]
lcs[j] = lcs[j] // в lcs[j] и так хранится lcs[i - 1][j]
else
lcs[j] = lcs[j - 1]
d = tmp
// ответ — lcs[n]
Длина кратчайшей общей суперпоследовательности
Для двух подпоследовательностей и длина кратчайшей общей суперпоследовательности равна [1]
Решение для случая k строк
Найдем решение для 3 строк.
| Задача: |
| Пусть имеются последовательности , и . Необходимо найти |
Наивное решение подсчёта нескольких строк при помощи последовательного нахождения двух строк и уменьшением набора строк на единицу, не срабатывает. Это доказывается следующим контрпримером. Даны три последовательности:
Подсчитаем
Это неверно, так как
| Теорема: |
Пусть имеются последовательности , и , а — их .
|
| Доказательство: |
| Доказательство аналогично доказательству для двух последовательностей. |
Решение
Обозначим как наибольшую общую подпоследовательность префиксов данных последовательностей, заканчивающихся в элементах с номерами , и соответственно. Получается следующее рекуррентное соотношение:
Очевидно, что сложность алгоритма составит , где , и — длины последовательностей.
Аналогичным образом задача решается для строк. Заполняется -мерная динамика.
См. также
- Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности
- Наибольшая общая возрастающая подпоследовательность
- Задача о наибольшей общей палиндромной подпоследовательности
Примечания
Список литературы
- Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн Алгоритмы: построение и анализ — 2-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — с. 459. — ISBN 5-8489-0857-4