Pesquisando Sequências Inteiras


14

Eu tenho um problema de pesquisa bastante complexo que consegui reduzir para a descrição a seguir. Estou pesquisando no Google, mas não consegui encontrar um algoritmo que pareça se encaixar perfeitamente no meu problema. Em particular, a necessidade de pular números inteiros arbitrários. Talvez alguém aqui possa me indicar alguma coisa?

Tome uma sequência de números inteiros A, por exemplo (1 2 3 4)

Pegue várias seqüências de números inteiros e teste se algum deles corresponde a A tal que.

  1. A contém todos os números inteiros na sequência testada
  2. A ordem dos números inteiros na sequência testada é a mesma em A
  3. Não nos importamos com números inteiros em A que não estejam na sequência de teste
  4. Queremos todas as sequências de teste correspondentes, não apenas a primeira.

Um exemplo

A = (1 2 3 4)
B = (1 3)
C = (1 3 4)
D = (3 1)
E = (1 2 5)

B corresponde a

C corresponde a

D não corresponde a A, pois a ordem é diferente

E não corresponde a A, pois contém um número inteiro que não está em A

Espero que esta explicação seja clara o suficiente. O melhor que consegui fazer é criar uma árvore das sequências de teste e repetir A. A necessidade de poder pular números inteiros leva a muitos caminhos de pesquisa sem êxito.

obrigado

Lendo algumas sugestões, sinto que preciso esclarecer alguns pontos que deixei muito vagos.

  1. Números repetidos são permitidos; de fato, isso é muito importante, pois permite que uma única sequência de teste corresponda a A de várias maneiras

    A = (1234356), B = (236), as correspondências podem ser -23 --- 6 ou -2--3-6

  2. Eu espero que exista um número muito grande de seqüências de teste, pelo menos em milhares e a sequência A tenderá a ter um comprimento máximo de talvez 20. Portanto, simplesmente tentar combinar cada sequência de teste uma por uma repetindo a iteração se torna extremamente ineficiente.

Desculpe se isso não estava claro.


4
Parece que você simplesmente deseja detectar subsequências ( en.wikipedia.org/wiki/Subsequence ). É isso? Em seguida, tente pesquisar por "algoritmo de subsequência".
precisa

Honestamente, alguns milhares de sequências com comprimento máximo <= 20 não me parecem muito numerosos. Uma abordagem simples de força bruta deve funcionar. Ou você tem milhares de sequências "A", cada uma para testar contra milhares de subsequências possíveis?
Doc Brown

Existe um fluxo contínuo de sequências A, mas elas são completamente independentes uma da outra. No entanto, um atraso no processamento de um atrasará diretamente todos os outros, portanto a velocidade é importante.
David Gibson

1
Qual é o tamanho do seu alfabeto? Você realmente tem números inteiros arbitrários ou existe um intervalo finito de valores para que possamos fazer alguns pré-cálculos?
Frank

O intervalo possível de inteiros está nas 100,000s
David Gibson

Respostas:


18

Hmm, eu posso pensar em dois possíveis algoritmos: uma varredura linear através da sequência A ou a construção de um dicionário com busca constante dos índices.

Se você estiver testando muitas subsequências potenciais B contra uma única sequência maior A , sugiro que você use a variante com o dicionário.

Digitalização linear

Descrição

Nós manter um cursor para a sequência de um . Em seguida, percorrer todos os itens na subsequence B . Para cada item, movemos o cursor para frente em A até encontrarmos um item correspondente. Se nenhum item correspondente foi encontrado, B não é uma subsequência.

Isso sempre é executado em O (seq.size) .

Pseudo-código

Estilo imperativo:

def subsequence? seq, subseq:
  i = 0
  for item in subseq:
    i++ while i < seq.size and item != seq[i]
    return false if i == seq.size
  return true

Estilo funcional:

let rec subsequence? = function
| _ [] -> true
| [] _ -> false
| cursor::seq item::subseq ->
  if   cursor = item
  then subsequence? seq subseq
  else subsequence? seq item::subseq

Exemplo de implementação (Perl):

use strict; use warnings; use signatures; use Test::More;

sub is_subsequence_i ($seq, $subseq) {
  my $i = 0;
  for my $item (@$subseq) {
    $i++ while $i < @$seq and $item != $seq->[$i];
    return 0 if $i == @$seq;
  }
  return 1;
}

sub is_subsequence_f ($seq, $subseq) {
  return 1 if @$subseq == 0;
  return 0 if @$seq == 0;
  my ($cursor, @seq) = @$seq;
  my ($item, @subseq) = @$subseq;
  return is_subsequence_f(\@seq, $cursor == $item ? \@subseq : $subseq);
}

my $A = [1, 2, 3, 4];
my $B = [1, 3];
my $C = [1, 3, 4];
my $D = [3, 1];
my $E = [1, 2, 5];

for my $is_subsequence (\&is_subsequence_i, \&is_subsequence_f) {
  ok $is_subsequence->($A, $B), 'B in A';
  ok $is_subsequence->($A, $C), 'C in A';
  ok ! $is_subsequence->($A, $D), 'D not in A';
  ok ! $is_subsequence->($A, $E), 'E not in A';
  ok $is_subsequence->([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6], [2, 3, 6]), 'multiple nums';
}

done_testing;

Pesquisa de dicionário

Descrição

Mapeamos os itens da sequência A para seus índices. Em seguida, procuramos índices adequados para cada item em B , pulamos os índices que são pequenos e selecionamos o menor índice possível como limite inferior. Quando nenhum índice for encontrado, então B não é uma subsequência.

É executado em algo como O (subseq.size · k) , onde k descreve quantos números duplicados existem seq. Mais um O (seq.size) sobrecarga

A vantagem desta solução é que uma decisão negativa pode ser alcançada muito mais rapidamente (até o tempo constante), depois que você paga a sobrecarga de criação da tabela de pesquisa.

Pseudo-código:

Estilo imperativo:

# preparing the lookup table
dict = {}
for i, x in seq:
  if exists dict[x]:
    dict[x].append(i)
  else:
    dict[x] = [i]

def subsequence? subseq:
  min_index = -1
  for x in subseq:
    if indices = dict[x]:
      suitable_indices = indices.filter(_ > min_index)
      return false if suitable_indices.empty?
      min_index = suitable_indices[0]
    else:
      return false
  return true

Estilo funcional:

let subsequence? subseq =
  let rec subseq-loop = function
  | [] _ -> true
  | x::subseq min-index ->
    match (map (filter (_ > min-index)) data[x])
    | None -> false
    | Some([]) -> false
    | Some(new-min::_) -> subseq-loop subseq new-min
  in
    subseq-loop subseq -1

Exemplo de implementação (Perl):

use strict; use warnings; use signatures; use Test::More;

sub build_dict ($seq) {
  my %dict;
  while (my ($i, $x) = each @$seq) {
    push @{ $dict{$x} }, $i;
  }
  return \%dict;
}

sub is_subsequence_i ($seq, $subseq) {
  my $min_index = -1;
  my $dict = build_dict($seq);
  for my $x (@$subseq) {
    my $indices = $dict->{$x} or return 0;
    ($min_index) = grep { $_ > $min_index } @$indices or return 0;
  }
  return 1;
}

sub is_subsequence_f ($seq, $subseq) {
  my $dict = build_dict($seq);
  use feature 'current_sub';
  return sub ($subseq, $min_index) {
    return 1 if @$subseq == 0;
    my ($x, @subseq) = @$subseq;
    my ($new_min) = grep { $_ > $min_index } @{ $dict->{$x} // [] } or return 0;
    __SUB__->(\@subseq, $new_min);
  }->($subseq, -1);
}

my $A = [1, 2, 3, 4];
my $B = [1, 3];
my $C = [1, 3, 4];
my $D = [3, 1];
my $E = [1, 2, 5];

for my $is_subsequence (\&is_subsequence_i, \&is_subsequence_f) {
  ok $is_subsequence->($A, $B), 'B in A';
  ok $is_subsequence->($A, $C), 'C in A';
  ok ! $is_subsequence->($A, $D), 'D not in A';
  ok ! $is_subsequence->($A, $E), 'E not in A';
  ok $is_subsequence->([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6], [2, 3, 6]), 'multiple nums';
}

done_testing;

Variante de pesquisa de dicionário: Codificação como uma máquina de estados finitos

Descrição

Podemos reduzir ainda mais a complexidade algorítmica para O (subseq.size) se trocarmos mais memória. Em vez de mapear elementos para seus índices, criamos um gráfico em que cada nó representa um elemento em seu índice. As arestas mostram possíveis transições, por exemplo, a sequência a, b, ateria as arestas a@1 → b@2, a@1 → a@3, b@2 → a@3. Este gráfico é equivalente a uma máquina de estados finitos.

Durante a pesquisa, mantemos um cursor que inicialmente é o primeiro nó da árvore. Em seguida, caminhar à beira de cada elemento na sublista B . Se não existir essa aresta, B não será uma sub-lista. Se após todos os elementos o cursor contiver um nó válido, B será uma sub-lista.

Pseudo-código

Estilo imperativo:

# preparing the graph
graph = {}
for x in seq.reverse:
  next_graph = graph.clone
  next_graph[x] = graph
  graph = next_graph

def subseq? subseq:
  cursor = graph
  for x in subseq:
    cursor = graph[x]
    return false if graph == null
  return true

Estilo funcional:

let subseq? subseq =
  let rec subseq-loop = function
  | [] _ -> true
  | x::subseq graph -> match (graph[x])
    | None -> false
    | Some(next-graph) -> subseq-loop subseq next-graph
  in
    subseq-loop subseq graph

Exemplo de implementação (Perl):

use strict; use warnings; use signatures; use Test::More;

sub build_graph ($seq) {
  my $graph = {};
  for (reverse @$seq) {
    $graph = { %$graph, $_ => $graph };
  }
  return $graph;
}

sub is_subsequence_i ($seq, $subseq) {
  my $cursor = build_graph($seq);
  for my $x (@$subseq) {
    $cursor = $cursor->{$x} or return 0;
  }
  return 1;
}

sub is_subsequence_f ($seq, $subseq) {
  my $graph = build_graph($seq);
  use feature 'current_sub';
  return sub ($subseq, $graph) {
    return 1 if @$subseq == 0;
    my ($x, @subseq) = @$subseq;
    my $next_graph = $graph->{$x} or return 0;
    __SUB__->(\@subseq, $next_graph);
  }->($subseq, $graph);
}

my $A = [1, 2, 3, 4];
my $B = [1, 3];
my $C = [1, 3, 4];
my $D = [3, 1];
my $E = [1, 2, 5];

for my $is_subsequence (\&is_subsequence_i, \&is_subsequence_f) {
  ok $is_subsequence->($A, $B), 'B in A';
  ok $is_subsequence->($A, $C), 'C in A';
  ok ! $is_subsequence->($A, $D), 'D not in A';
  ok ! $is_subsequence->($A, $E), 'E not in A';
  ok $is_subsequence->([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6], [2, 3, 6]), 'multiple nums';
}

done_testing;

Como um aparte, você cutucou como studyfunciona e se os algoritmos aplicados podem ter alguma aplicação prática aqui?

1
@ MichaelT Eu não tenho certeza se entendi ... Sou estudante de graduação, mas ainda não descobri como estudar </joke>. Se você está falando sobre a função interna do Perl: Hoje em dia é um não operacional. A implementação atual é apenas uma dúzia de linhas de compatibilidade com versões anteriores. O mecanismo regex emprega essas heurísticas diretamente, como procurar sequências constantes antes de combinar padrões de tamanho variável. studytinha construído tabelas de pesquisa de caracteres para posições anteriormente, não muito diferente da minha segunda solução.
amon

atualizado com um algoritmo ainda melhor
amon

Ao elaborar mais sobre esse FSM, você pode 'compilar' todas as seqüências de teste em um FSM e, em seguida, executar toda a sequência. Dependendo do estado em que você estava no final, determina quais subseqüências foram correspondidas. Certamente é o que alguém prefere que o computador faça, em vez de fazer à mão para qualquer um que não seja trivial.

@ MichaelT Você está certo de que poderíamos criar um reconhecedor dessa maneira. No entanto, já reduzimos para n · O (B) + custo de inicialização em O (f (A)) . Construir a estrutura trie de todos os Bs levaria algo como O (n · B) , com a correspondência sendo em O (A) . Isso tem uma chance real de ser mais barato teoricamente (criar o gráfico na 3ª solução pode ser caro, mas é apenas um custo único). Eu acho que um trie é mais adequado para A ≫ n · B e tem a desvantagem de não poder lidar com entrada de streaming - todos os Bs precisam ser carregados antes da correspondência. Provavelmente atualizarei a resposta em 6h.
amon

6

Aqui está uma abordagem prática que evita "o trabalho duro" de implementar seu próprio algoritmo e também evita "reinventar a roda": utilize uma expressão regular mecanismo de para o problema.

Basta colocar todos os números de A em uma sequência e todos os números de B em uma sequência separados pela expressão regular (.*). Adicione um ^personagem no início e$ no final. Em seguida, deixe seu mecanismo de expressão regular favorito procurar todas as correspondências. Por exemplo, quando

A = (1234356), B = (236)

criar um exp exp para B como ^(.*)2(.*)3(.*)6(.*)$ . Agora execute uma pesquisa global regexp. Para descobrir em quais posições A sua correspondência subsequente, basta verificar o comprimento das 3 primeiras sub-correspondências.

Se o seu intervalo de números inteiros deixar de 0 a 9, considere codificá-los com uma única letra primeiro para que isso funcione, ou será necessário adaptar a ideia usando um caractere de separação.

Obviamente, a velocidade dessa abordagem dependerá muito da velocidade do mecanismo reg exp que você está usando, mas existem mecanismos altamente otimizados disponíveis, e acho que será difícil implementar um algoritmo mais rápido "pronto para uso" .


Não é necessário invocar um regex e seu mecanismo. Seria possível usar um autômato finito determinístico simples para executá-lo. É uma rota de 'linha reta'.

@ MichaelT: bem, eu não tenho uma biblioteca de "autômatos finitos genéricos" e o OP não nos falou sobre a linguagem de programação que ele usa, mas expressões regulares estão disponíveis hoje para quase todas as linguagens de programação sérias "prontas para uso" " Isso deve facilitar minha implementação, com muito menos código do que, por exemplo, a solução da amon. IMHO, o OP deve tentar, se for muito lento para ele, ele ainda poderá tentar se uma solução mais complicada o servirá melhor.
Doc Brown)

Você não precisa de uma biblioteca genérica. Tudo que você precisa é a matriz do 'padrão' e um ponteiro para o índice na matriz. O índice aponta para o próximo valor "procurando" e, quando você o ler da fonte, aumente o índice. Quando você atinge o final da matriz, você a corresponde. Se você leu o fim da fonte sem chegar ao fim, não o encontrou.

@ MichaelT: então por que você não publica um esboço desse algoritmo como resposta?
Doc Brown

Principalmente porque já está melhor respondido - "Mantemos um cursor para a sequência A. Em seguida, iteramos em todos os itens da subsequência B. Para cada item, movemos o cursor para frente em A até encontrarmos um item correspondente. item correspondente foi encontrado, então B não é uma subsequência ".

0

Esse algoritmo deve ser bastante eficiente se obter o comprimento e iterar a sequência for eficiente.

  1. Compare o comprimento das duas seqüências. Armazene quanto mais tempo sequencee quanto menorsubsequence
  2. Comece no início de ambas as seqüências e faça um loop até o final de sequence.
    1. O número na posição atual é sequenceigual ao número na posição atual desubsequence
    2. Se sim, mova as duas posições mais uma
    3. Caso contrário, mova apenas a posição de sequencemais uma
  3. A posição de subsequenceno final dosequence
  4. Se sim, as duas sequências correspondem
  5. Caso contrário, as duas sequências não coincidem
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.