动态规划2最大子段和,编辑距离,括号匹配问题...

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了动态规划2最大子段和,编辑距离,括号匹配问题...相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

感觉不管是一些考试,还是面试,动态规划的题目都是考的最多的... 还是按照上一篇的基本 思路, 下面来看几个 进阶一点的 例子

  【别问为啥放图片,都是套路】

  1. 最大子段和【动态规划】

问题描述:对给定的一段字符比如{-9,10, 20, -30},求出它的最大连续子序列之和。显然对于本序列应该就是{10,20},结果应该为30。

还是按照动态规划的基本套路:(1)dp[i]表示到第i个字符之前(包括第i个字符),所具有的最大子序列之和。(2)状态转移方程。现在假设dp[i-1], dp[i-2]..等等数据全部已经知道,现在要求dp[i]只有两种情况,第一种如果dp[i-1]为负数,则dp[i] = list[i],第二种如果dp[i-1]大于等于0,则dp[i] = dp[i-1] + list[i]代码如下:

if dp[i-1] < 0: dp[i] = list[i]else:  dp[i] = dp[i-1] + list[i]

(3)递归边界:dp[1] = list[0]

综上,代码如下:

def getMaxSubSeq(seq: list) -> int: dp = [0] * (len(seq) + 1) dp[1] = seq[0] for i in range(2, len(seq)+1): if dp[i-1] >= 0: dp[i] = dp[i-1] + seq[i-1] else: dp[i] = seq[i-1] return max(dp)

if __name__ == '__main__': print(getMaxSubSeq([-2,11,-4,13,-5,-2]))##########20
2.编辑距离【动态规划】
编辑距离问题是一个比较经典的动态规划问题,在生物信息中的应用就是比对算法。
问题描述:现在有序列s1:rad,s2:apple,问最少需要经过几步能够将s1变成s2。比如将上述s1变成s2最少需要5步。 在s1中插入e,插入l,插入p,将d变成p, 删除r(从后往前)。
还是按照动态规划的基本套路:(1)dp[i][j]表示s1中的第i个字符之前(包括第i个字符),变成s2中的前j个字符(包括j)所需要的最小编辑次数;(2)状态转移方程。假设dp[i-1][j-1]等等数据均已经知道,现在要求dp[i][j]。
if s1[i] == s2[j]:  dp[i][j] = dp[i-1][j-1]else:  dp[i][j] = min(dp[i-1][j]+1, dp[i][j-1]+1,dp[i-1][j-1]+1)
这里 dp[i-1][j]+1, dp[i][j-1]+1,dp[i-1][j-1]+1有点不好理解, dp[i][j -1 ]+1代表的是在s1中插入一个元素, dp[i -1 ][j]+1代表在s1中删除一个元素, dp[i -1 ][j -1 ]+ 1代表对应位置的替换元素。 3)初始条件。 dp[0][j]=j,dp[i][0]=i
综上,代码如下:
def getEditDistance(s1: str, s2: str): dp = [[0 for _ in range(len(s2)+1)] for __ in range(len(s1)+1)] for i in range(len(s1)+1): dp[i][0] = i for j in range(len(s2)+1): dp[0][j] = j for i in range(1, len(s1)+1): for j in range(1, len(s2)+1): if s1[i-1] == s2[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] else: dp[i][j] = min(dp[i-1][j]+1, dp[i][j-1]+1, dp[i-1][j-1]+1) return dp[len(s1)][len(s2)]

if __name__ == '__main__': print(getEditDistance('rad', 'apple'))###########5

3.求括号匹配问题【栈的应用】
问题描述:现在字符串由三种括号{},(),【】组成,比如[{()}],现在要判断该字符串中的括号是否匹配。
该问题的关键点在于左括号全部进栈,然后遇到右括号就判断是否匹配,不匹配就false。
综上,代码如下:
def isMatched(s: str) -> bool: def isExited(p: str) -> str: if p == '}': return '{' if p == ')': return '(' else: return '['
stack = [] for i in s: if i == '(' or i == '{' or i == '[': stack.append(i) else: if len(stack) != 0 and stack.pop() == isExited(i): continue else: return False return True

if __name__ == '__main__': print(isMatched('[{(})]')) ########## False
python小技巧:列表生成式:[[0 for i in range(5)] for j in range(5)]注意:在编辑距离中插入,删除,替换,dp值都要加1,原因是这三种都算是进行了一次修改

以上是关于动态规划2最大子段和,编辑距离,括号匹配问题...的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

动态规划 ------最大子段和

最大m子段和问题(动态规划(又来填表了....))

动态规划 最大子段和

最大子段和——动态规划是如何运作的

动态规划入门 P1115 最大子段和(链状)

顺序表应用8:最大子段和之动态规划法