Pythonで辞書順最小の部分列を求める:すべての異なる文字を1回ずつ含む方法
文字列 text が与えられたとき、そこに含まれるすべての異なる文字をそれぞれちょうど1回だけ使用する「辞書順最小の部分列」を求めることを考えます。たとえば、入力が "cdadabcc" の場合、答えは "adbc" となります。
解き方のアプローチ
この問題はスタックと貪欲法(グリーディ法)を組み合わせることで効率的に解けます。ポイントは「スタックの先頭にある文字より小さい文字が出現し、その先頭の文字が文字列の後方にまだ残っているなら、先頭の文字を取り除いてもよい」という発想です。具体的な手順は以下の通りです。
- スタック st、マップ last_o(各文字が最後に出現するインデックス)、considered(各文字がすでに採用済みかどうか)を空の状態で用意します。
- i を「テキストの長さ − 1」から 0 まで逆順に走査します。
- text[i] が last_o に存在しない場合:
- last_o[text[i]] := i
- considered[text[i]] := false
- text[i] が last_o に存在しない場合:
- i := 0 とし、i がテキストの長さに達するまで以下を繰り返します。
- スタックが空の場合:text[i] をスタックにプッシュし、considered[text[i]] := true、i を 1 増やします。
- スタックの先頭 > text[i] かつ considered[text[i]] == false の場合:
- last_o[スタックの先頭] > i であれば、先頭の文字は後で再び使えるため、considered[先頭の文字] := false としてスタックからポップします。
- そうでなければ、considered[text[i]] := true として text[i] をスタックに挿入し、i を 1 増やします。
- スタックの先頭 < text[i] かつ considered[text[i]] == false の場合:text[i] をスタックに挿入し、considered[text[i]] := true、i を 1 増やします。
- いずれの条件にも当てはまらない場合:単に i を 1 増やします。
- 最後に、スタックに残った文字を順に連結した文字列を返します。
それでは、実際の実装を見ながら理解を深めましょう。
実装例
class Solution(object):
def smallestSubsequence(self, text):
"""
:type text: str
:rtype: str
"""
stack = []
last_o = {}
considered = {}
for i in range(len(text)-1, -1, -1):
if text[i] not in last_o:
last_o[text[i]] = i
considered[text[i]] = False
i = 0
while i < len(text):
if len(stack) == 0:
stack.append(text[i])
considered[text[i]] = True
i += 1
elif stack[-1] > text[i] and considered[text[i]] == False:
if last_o[stack[-1]] > i:
considered[stack[-1]] = False
stack.pop()
else:
considered[text[i]] = True
stack.append(text[i])
i += 1
elif stack[-1] < text[i] and considered[text[i]] == False:
stack.append(text[i])
considered[text[i]] = True
i += 1
else:
i += 1
return "".join(i for i in stack)
入力
"cdadabcc"
出力
"adbc"
動作のポイント
入力 "cdadabcc" を処理すると、スタックの状態は [c] → [c, d] → [a] → [a, d] → [a, d, b] → [a, d, b, c] と変化していきます。途中で「後ろに同じ文字が残っている先頭の文字」が取り除かれることで、すべての異なる文字 {a, b, c, d} を1回ずつ含む辞書順最小の部分列 "adbc" が得られます。
なお、各文字のプッシュとポップはそれぞれ高々1回しか行われないため、時間計算量は O(n)、必要な追加メモリも O(n) です(n は文字列の長さ)。このことから、本手法は非常に効率的であると言えます。
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