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它称为最长公共子串问题。在这里,我提出了一个简单,易于理解但效率低下的解决方案。为大型字符串生成正确的输出将花费很长时间,因为该算法的复杂度为O(N ^ 2)。
def longestSubstringFinder(string1, string2):
answer = ""
len1, len2 = len(string1), len(string2)
for i in range(len1):
match = ""
for j in range(len2):
if (i + j < len1 and string1[i + j] == string2[j]):
match += string2[j]
else:
if (len(match) > len(answer)): answer = match
match = ""
return answer
print longestSubstringFinder("apple pie available", "apple pies")
print longestSubstringFinder("apples", "appleses")
print longestSubstringFinder("bapples", "cappleses")
产量
apple pie
apples
apples
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为了完整起见,difflib在标准库中提供了许多序列比较实用程序。例如find_longest_match,当在字符串上使用时,它会找到最长的公共子字符串。使用示例:
from difflib import SequenceMatcher
string1 = "apple pie available"
string2 = "come have some apple pies"
match = SequenceMatcher(None, string1, string2).find_longest_match(0, len(string1), 0, len(string2))
print(match) # -> Match(a=0, b=15, size=9)
print(string1[match.a: match.a + match.size]) # -> apple pie
print(string2[match.b: match.b + match.size]) # -> apple pie
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