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🎉 Félicitations ! 🎉
Tu as brillamment résolu la tâche ! C était difficile, mais tu as trouvé la bonne solution. Tu es encore plus proche de maîtriser la programmation ! Continue ainsi.
Leçon 6. Lists
Difficulté :
Exercice«Recherche de la plus grande sous-séquence commune»
💻 Python
Vous développez un programme de comparaison de données textuelles et vous devez trouver la plus grande sous-séquence commune entre deux lignes.
Deux lignes sont données. Trouvez la plus grande sous-séquence commune (LCS, Longest Common Subsequence).
Format d entrée
deux lignes, dont les éléments de chacune sont séparés par des espaces (si l'élément est unique, alors comparez à l'intérieur de celle-ci)
Format de sortie
La plus longue sous-séquence générale
Exemple
Entrée
Musique Film Voyage Livre Sport
Cinéma Danse Livres Cuisine
Sortie
Cinéma Livre
Indice
There will be no clue here, decide for yourself!
main.py
Test 1
Test 2
Test 3
Test 4
Test 5
Test 6
Test 7
Test 8
Test 9
Test 10
Solution du développeur
def longest_common_subsequence(s1, s2):
"""
Находит самую длинную общую подпоследовательность между двумя строками.
Работает как пословно, так и посимвольно — автоматически.
"""
# Если строки содержат пробелы — считаем, что нужно сравнивать слова
if ' ' in s1 or ' ' in s2:
seq1 = s1.split()
seq2 = s2.split()
join_result = lambda lst: ' '.join(lst) # итог как строка слов
else:
seq1 = list(s1)
seq2 = list(s2)
join_result = lambda lst: ''.join(lst) # итог как строка символов
n, m = len(seq1), len(seq2)
# Матрица DP для хранения последовательностей
dp = [[""] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
# Заполнение таблицы
for i in range(n):
for j in range(m):
if seq1[i] == seq2[j]:
dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + " " + seq1[i]
else:
dp[i + 1][j + 1] = max(dp[i][j + 1], dp[i + 1][j], key=len)
# Возвращаем результат без лишнего пробела
return join_result(dp[-1][-1].strip().split())
# === Точка входа ===
if __name__ == "__main__":
s1 = input()
s2 = input()
print(longest_common_subsequence(s1, s2))
