C, 618 564 bytes
d,M,N,A[9999][2];char*(R[9999][20]),b[1000];L(char**s,n){char*j[20],c,a=0;int x[n],y=n-1,z,i,t,m=0,w=1;for(;y;)x[y--]=999;for(;y<N;y++){for(i=0;i<n&&s[i]==R[y][i];i++);if(i/n){a=A[y][0];m=A[y][1];w=0;if(m+d<M||!a)goto J;else{c=a;goto K;}}}for(c=97;w&&c<'{';c++){K:t=1,y=1,z=1;for(i=0;i<n;j[i++]++){for(j[i]=s[i];*j[i]-c;j[i]++)t&=!!*j[i];y&=j[i]-s[i]>x[i]?z=0,1:0;}t&=!y;I:if(t){if(z)for(i=0;i<n;i++)x[i]=j[i]-s[i];d++,t+=L(j,n),d--,m=t>m?a=c,t:m;}}if(w){for(y=0;y<n;y++)R[N][y]=s[y];A[N][0]=a;A[N++][1]=m;}J:if(d+m>=M)M=d+m,b[d]=a;if(!d)N=0,M=0,puts(b);return m;}
E aqui está desvendado, por "legibilidade":
d,M,N,A[9999][2];
char*(R[9999][20]),b[1000];
L(char**s,n){
char*j[20],c,a=0;
int x[n],y=n-1,z,i,t,m=0,w=1;
for(;y;)
x[y--]=999;
for(;y<N;y++){
for(i=0;i<n&&s[i]==R[y][i];i++);
if(i/n){
a=A[y][0];
m=A[y][1];
w=0;
if(m+d<M||!a)
goto J;
else{
c=a;
goto K;
}
}
}
for(c=97;w&&c<'{';c++){
K:
t=1,
y=1,
z=1;
for(i=0;i<n;j[i++]++){
for(j[i]=s[i];*j[i]-c;j[i]++)
t&=!!*j[i];
y&=j[i]-s[i]>x[i]?z=0,1:0;
}
t&=!y;
I:
if(t){
if(z)
for(i=0;i<n;i++)
x[i]=j[i]-s[i];
d++,
t+=L(j,n),
d--,
m=t>m?a=c,t:m;
}
}
if(w){
for(y=0;y<n;y++)R[N][y]=s[y];
A[N][0]=a;
A[N++][1]=m;
}
J:
if(d+m>=M)
M=d+m,b[d]=a;
if(!d)
N=0,M=0,puts(b);
return m;
}
Senhoras e senhores, cometi um erro horrível. É usado para ser mais bonita ... e Goto-less ... Pelo menos agora ele é rápido .
Definimos uma função recursiva L
que recebe como entrada uma matriz s
de matrizes de caracteres e o número n
de strings. A função gera a string resultante para stdout e, aliás, retorna o tamanho em caracteres dessa string.
A abordagem
Embora o código seja complicado, a estratégia aqui não é muito complexa. Começamos com um algoritmo recursivo bastante ingênuo, que descreverei com pseudocódigo:
Function L (array of strings s, number of strings n), returns length:
Create array of strings j of size n;
For each character c in "a-z",
For each integer i less than n,
Set the i'th string of j to the i'th string of s, starting at the first appearance of c in s[i]. (e.g. j[i][0] == c)
If c does not occur in the i'th string of s, continue on to the next c.
end For
new_length := L( j, n ) + 1; // (C) t = new_length
if new_length > best_length
best_character := c; // (C) a = best_character
best_length := new_length; // (C) m = best_length
end if
end For
// (C) d = current_depth_in_recursion_tree
if best_length + current_depth_in_recursion_tree >= best_found
prepend best_character to output_string // (C) b = output_string
// (C) M = best_found, which represents the longest common substring found at any given point in the execution.
best_found = best_length + current_depth;
end if
if current_depth_in_recursion_tree == 0
reset all variables, print output_string
end if
return best_length
Agora, esse algoritmo por si só é bastante atroz (mas pode caber em torno de ~ 230 bytes, eu descobri). Não é assim que se obtém resultados rápidos. Esse algoritmo escala incrivelmente mal com o comprimento da string. Este algoritmo faz , no entanto, escala razoavelmente bem com maior número de cordas. O último caso de teste seria resolvido virtualmente instantaneamente, já que nenhuma sequência de caracteres s
possui caracteres c
em comum. Foram implementados dois truques principais que resultaram em um incrível aumento de velocidade:
A cada chamada para L
, verifique se recebemos essa mesma entrada antes. Como, na prática, as informações são passadas através de ponteiros para o mesmo conjunto de strings, na verdade não precisamos comparar strings, apenas locais, o que é ótimo. Se descobrimos que obtivemos essas informações antes, não há necessidade de executar os cálculos (na maioria das vezes, mas obter resultados torna isso um pouco mais complicado) e podemos nos safar apenas retornando o comprimento. Se não encontrarmos uma correspondência, salve esse conjunto de entrada / saída para comparar com chamadas futuras. No código C, o segundo for
loop tenta encontrar correspondências para a entrada. Os ponteiros de entrada conhecidos são salvos R
e os valores correspondentes de comprimento e saída de caracteres são armazenados emA
. Esse plano teve um efeito drástico no tempo de execução, especialmente com seqüências mais longas.
Toda vez que encontramos os locais c
em s
, há uma chance de sabermos logo de cara que o que descobrimos não é o ideal. Se todos os locais c
aparecerem após algum local conhecido de outra letra, sabemos automaticamente que isso c
não leva a uma substring ideal, porque você pode colocar mais uma letra nela. Isso significa que, por um pequeno custo, podemos remover várias centenas de chamadas L
para cadeias grandes. No código C acima, y
é um conjunto de sinalizadores se soubermos automaticamente que esse caractere leva a uma sequência subótima e z
é um conjunto de sinalizadores se encontrarmos um caractere que tenha aparências exclusivamente anteriores a qualquer outro caractere conhecido. As primeiras aparências atuais de caracteres são armazenadas emx
. A implementação atual dessa idéia é um pouco confusa, mas quase dobrou o desempenho em muitos casos.
Com essas duas idéias, o que não terminou em uma hora agora levou cerca de 0,015 segundos.
Provavelmente existem muito mais pequenos truques que podem acelerar o desempenho, mas nesse momento comecei a me preocupar com minha capacidade de jogar tudo. Ainda não estou contente com o golfe, então provavelmente voltarei a isso mais tarde!
Horários
Aqui estão alguns códigos de teste, que eu convido você a experimentar online :
#include "stdio.h"
#include "time.h"
#define SIZE_ARRAY(x) (sizeof(x) / sizeof(*x))
int main(int argc, char** argv) {
/* Our test case */
char* test7[] = {
"nqrualgoedlf",
"jgqorzglfnpa",
"fgttvnogldfx",
"pgostsulyfug",
"sgnhoyjlnfvr",
"wdttgkolfkbt"
};
printf("Test 7:\n\t");
clock_t start = clock();
/* The call to L */
int size = L(test7, SIZE_ARRAY(test7));
double dt = ((double)(clock() - start)) / CLOCKS_PER_SEC;
printf("\tSize: %d\n", size);
printf("\tElapsed time: %lf s\n", dt);
return 0;
}
Executei os casos de teste do OP em um laptop equipado com um chip Intel Core i7 de 1,7 GHz, com uma configuração de otimização de -Ofast
. A simulação relatou um pico de 712 KB necessário. Aqui está um exemplo de execução de cada caso de teste, com tempos:
Test 1:
a
Size: 1
Elapsed time: 0.000020 s
Test 2:
x
Size: 1
Elapsed time: 0.000017 s
Test 3:
hecbpyhogntqppcqgkxchpsieuhbmcbhuqdjbrqmclchqyfhtdvdoysuhrrl
Size: 60
Elapsed time: 0.054547 s
Test 4:
ihicvaoodsnktkrar
Size: 17
Elapsed time: 0.007459 s
Test 5:
krkk
Size: 4
Elapsed time: 0.000051 s
Test 6:
code
Size: 4
Elapsed time: 0.000045 s
Test 7:
golf
Size: 4
Elapsed time: 0.000040 s
Test 8:
Size: 0
Elapsed time: 0.000029 s
Total time: 0.062293 s
No golfe, atingi o desempenho de maneira bastante significativa e, como as pessoas pareciam gostar da velocidade bruta (0,013624 s para concluir todos os casos de teste combinados) da minha solução anterior de 618 bytes, deixarei aqui como referência:
d,M,N,A[9999][2];char*(R[9999][20]),b[1000];L(char**s,n){char*j[20],c,a=0;int x[n],y,z,i,t,m=0,w=1;for(y=0;y<n;y++)x[y]=999;for(y=0;y<N;y++){for(i=0;i<n;i++)if(s[i]!=R[y][i])break;if(i==n){a=A[y][0];m=A[y][1];w=0;if(m+d<M||!a)goto J;else{c=a;goto K;}}}for(c=97;w&&c<'{';c++){K:t=1,y=1,z=1;for(i=0;i<n;j[i++]++){for(j[i]=s[i];*j[i]-c;j[i]++)if(!*j[i]){t=0;goto I;}if(j[i]-s[i]>x[i])z=0;if(j[i]-s[i]<x[i])y=0;}if(y){t=0;}I:if(t){if(z){for(i=0;i<n;i++){x[i]=j[i]-s[i];}}d++,t+=L(j,n),d--,m=t>m?(a=c),t:m;}}if(w){for(y=0;y<n;y++)R[N][y]=s[y];A[N][0]=a;A[N++][1]=m;}J:if(d+m>=M)M=d+m,b[d]=a;if(!d)N=0,M=0,puts(b);return m;}
O algoritmo em si é inalterado, mas o novo código baseia-se em divisões e em algumas operações bit a bit mais complicadas que acabam atrasando tudo.