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探索Python求解Longest Common Subsequence(LCS)

---介紹LCS的定義及應(yīng)用最長公共子序列是指一個數(shù)列,如果它分別是兩個或多個已知數(shù)列的子序列,并且在所有符合此條件的序列中屬于最長的,那么就被稱為已知序列的最長公共子序列。除了描述兩個序列之間的相似

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介紹LCS的定義及應(yīng)用

最長公共子序列是指一個數(shù)列,如果它分別是兩個或多個已知數(shù)列的子序列,并且在所有符合此條件的序列中屬于最長的,那么就被稱為已知序列的最長公共子序列。除了描述兩個序列之間的相似性,LCS還可用于衡量兩次修改前后的變化等,具有廣泛的應(yīng)用價值。

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獲取打分矩陣的過程

首先需要獲得一個打分矩陣,通過動態(tài)規(guī)劃的編程思想,比較兩序列的字符,確定打分矩陣中每個元素的數(shù)值。初始化矩陣c[i,0]0和c[0,j]0,計算當(dāng)兩字符相同時c[i,j]c[i-1,j-1] 1,否則為c[i-1,j]和c[i,j-1]的最大值。

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生成方向矩陣與算法實(shí)現(xiàn)

在計算打分矩陣的同時,需要生成方向矩陣用于回溯。以下是Python代碼示例:

```python

def LCS(x, y):

import numpy as np

c ((len(x) 1, len(y) 1))

b ((len(x) 1, len(y) 1))

for i in range(1, len(x) 1):

for j in range(1, len(y) 1):

if x[i-1] y[j-1]:

c[i,j] c[i-1,j-1] 1

b[i,j] 2

else:

if c[i-1,j] > c[i,j-1]:

c[i,j] c[i-1,j]

b[i,j] 1

else:

c[i,j] c[i,j-1]

b[i,j] 3

return c, b

```

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構(gòu)建回溯方法與輸出結(jié)果

接下來需要構(gòu)建回溯方法,根據(jù)方向矩陣的數(shù)值進(jìn)行回溯,直至結(jié)束并輸出結(jié)果。以下是實(shí)現(xiàn)回溯的Python代碼:

```python

def getLCS(x, y):

c, b LCS(x, y)

i len(x)

j len(y)

lcs ''

while i > 0 and j > 0:

if b[i,j] 2:

lcs x[i-1] lcs

i - 1

j - 1

if b[i,j] 1:

i - 1

if b[i,j] 3:

j - 1

if b[i,j] 0:

break

return lcs

```

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算法實(shí)現(xiàn)的偽代碼

以上是Python實(shí)現(xiàn)LCS算法的具體步驟和代碼示例,其中包括獲取打分矩陣、生成方向矩陣、構(gòu)建回溯方法以及最終輸出結(jié)果的過程。通過這些步驟,可以高效地求解最長公共子序列問題,為實(shí)際應(yīng)用提供了有效的解決方案。

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