Algoritmo mais rápido para encontrar a subsequência palindrome mais longa

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Antes de tudo, devemos ler uma palavra e o tamanho desejado.
Então precisamos encontrar o palíndromo mais longo criado por caracteres nesta palavra, usado em ordem.
Por exemplo, para tamanho = 7 e palavra = "abcababac", a resposta é 7 ("abababa").

Postscript: o tamanho da palavra é menor que 3000.

algorithms strings subsequences Gilles 'SO- parar de ser mau'
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Com max palindrome, você quer dizer que você pode excluir caracteres da string para deixar um palindrome e deseja o palindrome mais longo (ou remoção mínima)?

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No seu exemplo, também há cababac de comprimento 7. Os caracteres removidos ficam próximos um do outro e no final. Você tem uma dessas restrições? Eles simplificam bastante a pesquisa.

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Isso já foi respondido no Stack Overflow: como encontrar a subsequência palindrômica mais longa?

@GenericHuman: A melhor resposta nessa pergunta foi boa para o capítulo do livro que o autor estava lendo. Não é uma boa resposta para esse solicitante. Veja esta pergunta: stackoverflow.com/questions/7043778/… .

Neil G

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Como o tamanho é usado? Você diz que deseja o "max palíndromo", e daí se o palíndromo mais longo for maior ou menor que o tamanho especificado?

Gilles 'SO- stop be evil'

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Existe um algoritmo com o nome do algoritmo de Manacher, que é realmente rápido, um algoritmo de tempo linear.

Veja a referência da Wikipedia

Pós-escrito: Se você realmente conhece o algoritmo Z , verá que eles são parecidos.

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Entendi mal o significado do OP (mas não quero excluir as informações de procedimento. É um pouco útil). Ele significa a subsequência palíndrica mais longa de uma string, portanto a programação dinâmica parece boa: onde denota o comprimento da maior subsequência palíndrica de , e é o suporte de Iverson. Eu acho que é como LCS .

\begin{aligned} f_{j, k} & = max (f_{j, k + 1}, f_{j + 1, k}, 2 [S_{j} = S_{k}] + f_{j + 1, k - 1}), j < k \\ f_{k, k} & = 1 \\ f_{j, k} & = 0, j > k \end{aligned}

$\begin{align*} f_{j,k}&=\max(f_{j,k+1},f_{j+1,k},2[S_j=S_k]+f_{j+1,k-1}),\qquad j<k\\ f_{k,k}&=1\\ f_{j,k}&=0,\qquad j>k\\ \end{align*}$

f_{j, k}

$f_{j,k}$

S_{j . . k}

$S_{j..k}$

[P]

$[P]$

Yai0Phah
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Você está respondendo no caso de substring, mas a pergunta é sobre subsequências.

O primeiro termo não deveria ser f (j, k-1)?

Abhishek Bansal

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O algoritmo mais rápido que consigo pensar é aplicar o LCS de maneira criativa. Ele pode resolver esse problema no tempo O (N ^ 2) e no espaço O (N ^ 2) em que N é o tamanho da string.

LCS (S, reverso (S)) fornecerá a maior subsequência palindrômica, pois a maior subsequência palindrômica será a maior subsequência comum entre a cadeia S e seu inverso.

Por exemplo,
S = "abcababac"
T = "cababacba" (reverso de S)
LCS (S, T) = "abababa"

Shashwat
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Você pode argumentar que esse algoritmo é o mais rápido que alguém pode apresentar, como a pergunta está sendo feita?

Juho

@ Juho: Eu não posso. :( Este é o algoritmo mais rápido que conheço. No entanto, ele foi aceito no juiz on-line da UVA ( uva.onlinejudge.org/external/114/11404.html ) e no ACM as restrições de problemas são tais que somente a solução otimizada será aprovada. Daí a solução é rápido o suficiente, não tenho certeza sobre o mais rápido.

Shashwat

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O problema de encontrar o LPS de uma string pode ser convertido em encontrar a Subseqüência Comum Mais Longa de duas strings. Nesse caso, uma sequência será a original e a segunda será o inverso da sequência original.

O problema de Subseqüência Comum Mais Longa é como o problema de correspondência de padrões, exceto que você pode pular caracteres no texto. Além disso, o objetivo é retornar apenas uma partida, o maior tempo possível.

O LCS pode ser resolvido em usando Recursão e Memoização. $O(n^2)$

Existe um algoritmo um pouco mais rápido descoberto por Masek e Paterson da complexidade de tempo . Artigo : Masek e Paterson $O(n^2/\lg n)$

Dois outros algoritmos apresentados por Hirschberg para calcular LCS de duas seqüências (tamanho ) e (tamanho ). Com base no pressuposto de que os símbolos que podem aparecer nessas seqüências de caracteres vêm de algum alfabeto de tamanho (isso é realmente verdade na maioria dos casos). Portanto, os símbolos podem ser armazenados na memória usando os bits , que caberão em uma palavra da memória. dois símbolos podem ser comparados no tempo . O número de diferentes na cadeia é indicado por , que é obviamente menor que e . $A$ $n$ $B$ $m$ $t$ $\log(t)$ $O(1)$ $B$ $s$ $m$ $t$

Este requer tempo em que é a duração do LCS. Isso é usado quando se espera que o comprimento do LCS seja pequeno. Quando resolvemos esse problema usando a Programação Dinâmica, descobrimos que a maioria das entradas na matriz é a mesma, para que possamos usar a idéia de Programação Dinâmica Esparsa. $O(pn + n\lg n)$ $p$
Esse algoritmo requer tempo . Isso é muito eficiente quando o comprimento do LCS é próximo de , nesse caso, será próximo de . $O(p(m+1-p)\log n)$ $m$ $O(n \lg n)$

Procedimentos e algoritmos detalhados são explicados no artigo de Hirschberg .

Um outro bom algoritmo é proposto por Sohel Rahman que é executado no tempo , em que é o número total de pares ordenados de posições nas quais as cadeias correspondem. Não é aplicável quando é a ordem de , mas há muitos casos em que é a ordem de . Este usa o conceito RMQ (Range Maximum Query). Artigo: Rahman $O(R \log\log n)$ $R$ $R$ $O(n^2)$ $R$ $n$

Surendra
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@FrankW, obrigado! Eu editei a resposta. Agora os links estão visíveis.

Surendra

Sua formatação ainda estava faltando; verifique minha edição para ver o que é possível. As referências do artigo ainda são ruins porque dependem do link sempre funcionando, para sempre. Veja aqui para obter conselhos; título, autores e ano devem ser indicados (pelo menos).

Raphael

Duas preocupações com o que você escreve: 1) "requer " não têm sentido (já que fornece limites superiores ) e ignorar que provavelmente está errado; Eu acho que eles mostram limites superiores dessas ordens, mas os algoritmos podem ser mais rápidos ainda. 2) Pelo menos no último parágrafo, você deseja .

O (\dots)

$O(\dots)$

O

$O$

Ω (n^{2})

$\Omega(n^2)$

Raphael

-1

Provavelmente estou perdendo alguma coisa, porque me parece bastante trivial: tente parear cada personagem com um personagem igual. Em seguida, coloque o primeiro caractere de cada par no lado esquerdo, o outro caractere no lado direito e, se houver algum caractere restante (ou seja, caracteres não emparelhados com outro), escolha um deles e coloque-o no meio.

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Quando você tem (com palavras), como você decide se o primeiro e o último caractere do palíndromo devem ser ou ? Você precisa examinar o conteúdo de antes de tomar uma decisão se desejar ter o palíndromo mais longo.

a u b v a w b

$aubvawb$

u, v, w

$u,v,w$

a

$a$

b

$b$

u, v, w

$u,v,w$

Algoritmo mais rápido para encontrar a subsequência palindrome mais longa

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