查找两个字符串之间的公共有序字符

Question

给定两个字符串，找出两个字符串之间从左到右顺序相同的公共字符。

示例 1

string_1 = 'hcarry'
string_2 = 'sallyc'

Output - 'ay'

示例 2

string_1 = 'jenny'
string_2 = 'ydjeu'

Output - 'je'

示例 1 的说明 -

string_1和string_2之间的公共字符是 c,a,y。 但由于c到来之前ay在string_1之后ay在string_2 ，我们不会考虑字符c输出。 两个字符串之间的公共字符的顺序必须保持并且必须相同。

示例 2 的说明 -

string_1和string_2之间的公共字符是 j,e,y。 但由于y到来之前je在string_2后je在string_1 ，我们不会考虑字符y输出。 两个字符串之间的公共字符的顺序必须保持并且必须相同。

我的方法——

1. 找到字符串之间的公共字符，然后将其存储在每个单独字符串的另一个变量中。

Example - 

string_1 = 'hcarry'
string_2 = 'sallyc'

Common_characters = c,a,y

string_1_com = cay
string_2_com = ayc

我使用sorted, counter, enumerate函数在 Python 中获取string_1_com and string_2_com 。

2. 现在找到string_1_com and string_2_com之间的最长公共子序列。 您将获得输出作为结果。

这是蛮力解决方案。

对此的最佳解决方案是什么？

Answer 1

这个算法在我的书中被称为字符串匹配。 它在 O( mn ) 中运行，其中m和n是字长。 我想它也可以在完整的单词上运行，最有效的将取决于预期的常见字母数量以及排序和过滤的执行方式。 我将为常见的字母字符串解释它，因为这更容易。

这个想法是你看一个(m+1) * (n+1)节点的有向无环图。 通过该图的每条路径（从左上角到右下角）都代表了一种匹配单词的独特方式。 我们要匹配字符串，并在单词中另外放入空格 ( - )，以便它们与最多的常见字母对齐。 例如cay和ayc的最终状态是

cay-
-ayc

每个节点存储它所代表的部分匹配的最高匹配数，并且在算法结束时，端节点将为我们提供最高匹配数。

我们从左上角开始，没有与没有匹配的地方，因此我们有 0 个匹配的字母（得分 0）。

    c a y
  0 . . .
a . . . .
y . . . .
c . . . .

我们将遍历此图，并通过使用来自先前节点的数据，为每个节点计算匹配字母的最高数量。

节点连接左->右、上->下和对角线左-上->右-下。

• 向右移动表示从cay消耗一个字母并将我们到达的字母与 a -插入ayc 。
• 向下移动表示相反（从ayc消耗并插入-到cay ）。
• 对角移动表示从每个单词中消耗一个字母并匹配这些字母。

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，因为它们都表示匹配一个或多个具有相同数量的字母- 。

我们得到图形

    c a y
  0 0 0 0
a 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a匹配，我们想决定如何使用最多匹配的字母到达那里。

• 备选方案 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

所以通过选择这条路径到达我们当前的节点，我们到达

-c
a-

将c与-匹配给我们没有正确的匹配，因此这条路径的分数是 0（取自最后一个节点）加上 0（匹配c/-分数）。 所以 0 + 0 = 0 对于这条路径。

• 方案二：我们可以从上面到达这个节点，这条路径代表从

c   ->    c-
-         -a

这也给了我们 0 加分。 这方面的分数是 0。

• 备选方案 3：我们可以从左上角到达该节点。 这是从起始节点（根本没有）转移到每个字母消耗一个字符。 那是匹配

c
a

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 0
a 0 0 . .
y 0 . . .
c 0 . . .

但是对于下一个节点，它看起来更好。 我们仍然可以考虑三种选择。 备选方案 1 和 2 总是给我们 0 额外分，因为它们总是代表匹配一个字母- ，所以这些路径会给我们 0 分。让我们继续备选方案 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！

这意味着有一条通向该节点的路径使我们的得分为 1。 我们扔掉 0 并保存 1。

    c a y
  0 0 0 0
a 0 0 1 .
y 0 . . .
c 0 . . .

对于这一行的最后一个节点，我们查看了三个备选方案，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-

所以这个节点的分数也是1。

对所有节点执行此操作，我们得到以下完整图

    c a y
  0 0 0 0
a 0 0 1 1
y 0 0 1 2
c 0 1 1 2

唯一增加的分数来自哪里

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，因此您还需要为每个节点跟踪所采用的路径。

该图很容易实现为矩阵（或数组数组）。

我建议你作为元素使用一个带有一个score元素和一个path元素的tuple ，在 path 元素中你只存储对齐的字母，那么最终矩阵的元素将是

    c      a        y
  0 0      0        0
a 0 0      (1, a)   (1, a)
y 0 0      (1, a)   (2, ay)
c 0 (1, c) (1, a/c) (2, ay)

在一个地方，我注意到a/c ，这是因为字符串ca和ayc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，要么选择一个，要么两个都保存。

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')]]

Answer 2

这是一个简单的、基于动态规划的问题实现：

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))

Answer 3

但是……您已经知道术语“最长公共子序列”，并且可以找到许多动态规划算法的描述。
维基链接

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)

Answer 4

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