我有以下问题作为作业:
Write a O(N^2) algorithm to determine whether the string can be broken into a list of words. You can start by writing an exponential algorithm and then using dynamic programming to improve the runtime complexity.
我开始使用的朴素指数算法是这样的:
def naiveWordBreak(S):
if len(S) == 0:
return True
else:
return any([(S[:i] in wordSet) and naiveWordBreak(S[i:]) for i in range(1, len(S) + 1)])
然后我将其改编为以下动态算法:
def wordBreak(S):
prefixTable = [False] * (len(S) + 1)
prefixTable[0] = True
return _helper(S, prefixTable)
def _helper(S, prefixTable):
if prefixTable[len(S)]:
return prefixTable[len(S)]
else:
for i in range(1, len(S) + 1):
if S[:i] in wordSet and _helper(S[i:], prefixTable):
prefixTable[i] = True
return True
从我的证明和一些测试中,我相当有信心这两种算法都是正确的,但是递归方法应该是指数时间,而动态方法应该是 O(n^2)。然而,我很好奇,并使用 timeit 库来分析两种算法运行一批测试所需的时间,结果令人惊讶。动态方法仅比递归方法快几分之一秒。更令人困惑的是,在运行相同的测试几次后,递归方法实际上比动态方法提供了更好的运行时间。这是我用于测试运行时的代码:
def testRecursive():
naiveWordBreak("alistofwords")
naiveWordBreak("anotherlistofwords")
naiveWordBreak("stableapathydropon")
naiveWordBreak("retouchesreissueshockshopbedrollsunspotassailsinstilledintersectionpipitreappointx")
naiveWordBreak("xretouchesreissueshockshopbedrollsunspotassailsinstilledintersectionpipitreappoint")
naiveWordBreak("realignitingrains")
def testDynamic():
wordBreak("alistofwords")
wordBreak("anotherlistofwords")
wordBreak("stableapathydropon")
wordBreak("retouchesreissueshockshopbedrollsunspotassailsinstilledintersectionpipitreappointx")
wordBreak("xretouchesreissueshockshopbedrollsunspotassailsinstilledintersectionpipitreappoint")
wordBreak("realignitingrains")
def main():
recTime = timeit.timeit(testRecursive, number=1)
dynTime = timeit.timeit(testDynamic, number=1)
print("Performance Results:\n")
print("Time for recursive method = {}\n".format(recTime))
print("Time for dynamic method = {}\n".format(dynTime))
if dynTime < recTime:
print("Dynamic method produces better performance")
else:
print("Recursive method produces better performance")
在我看来,对于为什么运行时间不一致/不是我期望的只有几个解释:
- 我的动态算法(或我的分析)有问题
- 我的递归算法有问题
- 我的测试用例不足
timeit
实际上并不是一个适合我想做的事情的库
有人有任何见解或解释吗?
最佳答案
只有当有很多很多方法将同一个字符串分解为单词时,简单的递归方法才会很慢。如果只有一种方式,那么它将是线性的。
假设 can
、not
和 cannot
都是列表中的单词,请尝试使用类似 "cannot"* n 的字符串
。当您到达 n=40
时,您应该可以清楚地看到胜利。
关于python - 为什么这种(可能更有效)动态算法的性能优于朴素递归版本?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/71402224/