Задача о наибольшей общей подпоследовательности — различия между версиями
Андрей (обсуждение | вклад) |
Андрей (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| − | |||
| − | |||
{{Определение | {{Определение | ||
|definition= | |definition= | ||
| Строка 12: | Строка 10: | ||
{{Задача | {{Задача | ||
|definition= | |definition= | ||
| − | + | Пусть имеются последовательности <tex> X = \left \langle x_1, x_2, \dots, x_m \right \rangle </tex> и <tex> Y = \left \langle y_1, y_2, \dots, y_n \right \rangle </tex>. Необходимо найти <tex>LCS(X,Y)</tex> | |
}} | }} | ||
== Наивное решение == | == Наивное решение == | ||
| Строка 19: | Строка 17: | ||
== Динамическое программирование == | == Динамическое программирование == | ||
| − | + | Для решения данной задачи используем [[Динамическое программирование#Принцип оптимальности на префиксе | Принцип оптимальности на префиксе]]. | |
=== Доказательство оптимальности === | === Доказательство оптимальности === | ||
| Строка 57: | Строка 55: | ||
''<font color="green">// подсчёт таблиц</font>'' | ''<font color="green">// подсчёт таблиц</font>'' | ||
| − | '''int''' LCS(x, y : '''int'''): | + | '''int''' LCS(x: '''int''', y : '''int'''): |
m = length(x) | m = length(x) | ||
n = length(y) | n = length(y) | ||
| Строка 78: | Строка 76: | ||
''<font color="green">// вывод LCS, вызывается как printLCS(m, n)</font>'' | ''<font color="green">// вывод LCS, вызывается как printLCS(m, n)</font>'' | ||
| − | '''int''' printLCS(i, j: '''int'''): | + | '''int''' printLCS(i: '''int''', j: '''int'''): |
'''if''' i == 0 '''or''' j == 0 ''<font color="green">// пришли к началу LCS</font>'' | '''if''' i == 0 '''or''' j == 0 ''<font color="green">// пришли к началу LCS</font>'' | ||
'''return''' | '''return''' | ||
| Строка 93: | Строка 91: | ||
Заметим, что для вычисления <tex> lcs[i][j] </tex> нужны только <tex> i </tex>-ая и <tex> (i-1) </tex>-ая строчки матрицы <tex> lcs </tex>. Тогда можно использовать лишь <tex> 2 \cdot min(m, n) </tex> элементов таблицы: | Заметим, что для вычисления <tex> lcs[i][j] </tex> нужны только <tex> i </tex>-ая и <tex> (i-1) </tex>-ая строчки матрицы <tex> lcs </tex>. Тогда можно использовать лишь <tex> 2 \cdot min(m, n) </tex> элементов таблицы: | ||
| − | '''int''' LCS2(x, y: '''int'''): | + | '''int''' LCS2(x: '''int''', y: '''int'''): |
'''if''' length(x) < length(y) ''<font color="green">// в таблице будет length(y) столбцов, и если length(x) меньше, выгоднее поменять местами x и y</font>'' | '''if''' length(x) < length(y) ''<font color="green">// в таблице будет length(y) столбцов, и если length(x) меньше, выгоднее поменять местами x и y</font>'' | ||
swap(x, y) | swap(x, y) | ||
| Строка 116: | Строка 114: | ||
Также можно заметить, что от <tex> (i - 1) </tex>-ой строчки нужны только элементы с <tex> (j - 1) </tex>-го столбца. В этом случае можно использовать лишь <tex> min(m, n) </tex> элементов таблицы: | Также можно заметить, что от <tex> (i - 1) </tex>-ой строчки нужны только элементы с <tex> (j - 1) </tex>-го столбца. В этом случае можно использовать лишь <tex> min(m, n) </tex> элементов таблицы: | ||
| − | '''int''' LCS3(x, y: '''int'''): | + | '''int''' LCS3(x: '''int''', y: '''int'''): |
'''if''' length(x) < length(y) ''<font color="green">// в таблице будет length(y) столбцов, и если length(x) меньше, выгоднее поменять местами x и y</font>'' | '''if''' length(x) < length(y) ''<font color="green">// в таблице будет length(y) столбцов, и если length(x) меньше, выгоднее поменять местами x и y</font>'' | ||
swap(x, y) | swap(x, y) | ||
| Строка 140: | Строка 138: | ||
== Длина кратчайшей общей суперпоследовательности == | == Длина кратчайшей общей суперпоследовательности == | ||
| − | Для двух подпоследовательностей <tex>X_{m | + | Для двух подпоследовательностей <tex>X_{m}</tex> и <tex>Y_{n}</tex> длина кратчайшая общей суперпоследовательности равна |
<tex> | <tex> | ||
|SCS(X,Y)| = n + m - |LCS(X,Y)| | |SCS(X,Y)| = n + m - |LCS(X,Y)| | ||
Версия 01:02, 11 января 2015
| 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[i]
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 кратчайшая общей суперпоследовательности равна [1]
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