Melaksanakan fungsi untuk mencari selanjutnya yang paling lama dari dua rentetan.
Untuk melaksanakan fungsi yang mendapati berikutnya yang paling lama (LCS) dari dua rentetan, kami akan menggunakan pengaturcaraan dinamik, yang merupakan pendekatan yang paling berkesan untuk masalah ini. Berikut adalah pelaksanaan langkah demi langkah di Python:
<code class="python">def longest_common_subsequence(str1, str2): m, n = len(str1), len(str2) # Create a table to store results of subproblems dp = [[0] * (n 1) for _ in range(m 1)] # Build the dp table for i in range(1, m 1): for j in range(1, n 1): if str1[i-1] == str2[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] 1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) # The last cell contains length of LCS return dp[m][n] # Test the function str1 = "AGGTAB" str2 = "GXTXAYB" print("Length of LCS is", longest_common_subsequence(str1, str2)) # Output: Length of LCS is 4</code>
Fungsi ini menggunakan jadual pengaturcaraan dinamik 2D untuk mengira panjang LCS antara str1
dan str2
. Kerumitan masa adalah O (m n), dan kerumitan ruang adalah O (m n), di mana m dan n adalah panjang rentetan input.
Apakah algoritma utama yang digunakan untuk menyelesaikan masalah seterusnya yang paling lama?
Algoritma utama yang digunakan untuk menyelesaikan masalah seterusnya yang paling lama adalah:
- Pengaturcaraan Dinamik : Ini adalah kaedah yang paling biasa digunakan dan cekap. Ia melibatkan membuat jadual untuk menyimpan hasil subproblem dan membina penyelesaiannya secara beransur -ansur. Idea asas adalah untuk mengisi matriks di mana
dp[i][j]
mewakili panjang LCs substringsstr1[0..i-1]
danstr2[0..j-1]
. - Rekursi : Pendekatan naif terhadap masalah LCS adalah melalui rekursi, tetapi ia tidak cekap kerana pengiraan berulang subproblem yang sama. Pendekatan rekursif mengikuti prinsip memecahkan masalah menjadi subproblem yang lebih kecil, tetapi tanpa menyimpan hasil pertengahan, ia mengakibatkan kerumitan masa eksponen.
- Memoisasi : Ini adalah pengoptimuman terhadap pendekatan rekursif, di mana hasil subproblem disimpan untuk mengelakkan pengiraan yang berlebihan. Memoisasi secara berkesan mengubah penyelesaian rekursif ke dalam penyelesaian pengaturcaraan dinamik, mengurangkan kerumitan masa kepada polinomial.
- Backtracking : Walaupun tidak biasanya digunakan semata -mata untuk menyelesaikan masalah LCS kerana ketidakcekapannya, backtracking boleh digunakan untuk membina semula LCS apabila panjangnya diketahui melalui pengaturcaraan dinamik atau memoisasi.
Bagaimanakah kecekapan fungsi seterusnya yang paling lama dapat diperbaiki?
Kecekapan fungsi seterusnya yang paling lama dapat ditingkatkan dalam beberapa cara:
-
Pengoptimuman Ruang : Pelaksanaan asal menggunakan ruang O (M*n), tetapi mungkin untuk mengurangkan kerumitan ruang kepada O (n) dengan hanya menjejaki dua baris jadual pengaturcaraan dinamik pada bila -bila masa.
<code class="python">def optimized_lcs(str1, str2): m, n = len(str1), len(str2) prev = [0] * (n 1) curr = [0] * (n 1) for i in range(1, m 1): for j in range(1, n 1): if str1[i-1] == str2[j-1]: curr[j] = prev[j-1] 1 else: curr[j] = max(curr[j-1], prev[j]) prev, curr = curr, prev # Swap the rows return prev[n]</code>
- Menggunakan algoritma Hirschberg : Jika kita perlu mencari LCS sebenar dan bukan hanya panjangnya, algoritma Hirschberg boleh digunakan untuk mencari LCS dalam ruang O (M*N) dan O (Min (M, N)), yang lebih cekap ruang daripada pendekatan pengaturcaraan dinamik tradisional.
- Parallelization : Pengiraan jadual pengaturcaraan dinamik boleh dipasangkan sedikit sebanyak, terutamanya jika anda bekerja dengan rentetan yang besar, dengan membahagikan kerja di kalangan pemproses atau benang.
- Algoritma Khusus : Untuk jenis rentetan tertentu, algoritma yang lebih khusus mungkin lebih cekap, contohnya, apabila berurusan dengan urutan DNA, algoritma bioinformatik tertentu yang dioptimumkan untuk input ini boleh digunakan.
Apakah aplikasi biasa untuk mencari seterusnya yang paling lama dalam senario dunia sebenar?
Mencari seterusnya yang paling lama adalah algoritma serba boleh yang digunakan dalam pelbagai aplikasi dunia sebenar, termasuk:
- Bioinformatik : Dalam biologi genetik dan molekul, LCS digunakan untuk membandingkan urutan DNA untuk mencari persamaan dan perbezaan. Sebagai contoh, ia dapat membantu menyelaraskan urutan genetik untuk mengenal pasti mutasi atau persamaan dalam spesies yang berbeza.
- Perbandingan teks dan kawalan versi : LCS adalah asas dalam alat yang digunakan untuk perbandingan fail, seperti alat diff dalam sistem kawalan versi seperti Git. Ia membantu dalam mengenal pasti perubahan dan menggabungkan versi kod sumber atau dokumen yang berlainan.
- Pengesanan Plagiarisme : Dengan mencari LCS antara dua dokumen, mungkin untuk mengenal pasti segmen umum terpanjang yang mungkin menunjukkan plagiarisme.
- Mampatan Data : Dalam algoritma mampatan data, LCS boleh digunakan untuk mengenal pasti urutan data berlebihan yang boleh diwakili dengan lebih cekap.
- Pengiktirafan Ucapan : LCS boleh digunakan untuk menyelaraskan dan membandingkan urutan perkataan yang dituturkan, yang berguna dalam meningkatkan ketepatan penukaran ucapan-ke-teks.
- Pemprosesan bahasa semulajadi : LCS digunakan dalam tugas NLP seperti pengukuran persamaan teks, yang boleh digunakan untuk pengoptimuman enjin carian, analisis sentimen, dan terjemahan mesin.
Aplikasi ini memanfaatkan kuasa LC untuk menyelesaikan masalah yang rumit dengan mengenal pasti persamaan dengan urutan, dengan itu memberikan pandangan yang berharga dan memudahkan teknik pemprosesan maju.
Atas ialah kandungan terperinci . Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

@Property adalah penghias dalam python yang digunakan untuk menyamar kaedah sebagai sifat, yang membolehkan pertimbangan logik atau pengiraan dinamik nilai apabila mengakses sifat. 1. 2. Ia boleh mengawal tingkah laku tugasan dengan .setter, seperti kesahihan nilai semak, jika .setter tidak ditakrifkan, ia hanya dibaca atribut; 3. Ia sesuai untuk adegan seperti pengesahan tugasan harta, generasi dinamik nilai atribut, dan menyembunyikan butiran pelaksanaan dalaman; 4. Apabila menggunakannya, sila ambil perhatian bahawa nama atribut berbeza dari nama pembolehubah peribadi untuk mengelakkan gelung mati, dan sesuai untuk operasi ringan; 5. Dalam contoh, kelas bulatan menyekat jejari tidak negatif, dan kelas orang secara dinamik menghasilkan atribut penuh_name
