优化嵌套 for 循环 - 动态编程

Question

您好，我有一个简单的代码 sn-p，我在其中查找任意两个给定字符串 X 和 Y 之间所有公共子序列的长度。

m = len(X)
n = len(Y)
ACS = np.zeros([m+1, n+1], dtype = int)

#Computes lengths of ACS(All common substrings)

for i in range(m+1):
    for j in range(n+1):
        if X[i - 1] == Y[j - 1]:
            ACS[i][j] = ACS[i - 1][j - 1] + 1
        else:
            ACS[i][j] = 0

嵌套循环很简单，只要在索引 i-1 和 j-1 处的两个字符串之间找到匹配项，它就会在 ACS 数组的 i,j 索引处添加 1，否则将其替换为零。

我的问题是使用 numpy 的数学函数可以更快地完成吗？

Answer 1

由于您已经在填充大小为m*n 的数组，因此它至少需要m*n 操作。您的循环也在O(m*n) 中运行。所以不可能再优化了。