← Back to branch summary

~bzr-pqm/bzr/bzr.dev

« back to all changes in this revision

Viewing changes to bzrlib/_patiencediff_py.py

  • Committer: Martin Pool
  • Date: 2005-06-28 05:33:40 UTC
  • Revision ID: mbp@sourcefrog.net-20050628053340-ea73b03fbcde9c46
- Remove XMLMixin class in favour of simple pack_xml, unpack_xml functions
  called as needed.  

- Avoid importing xml and ElementTree library unless needed.

Show diffs side-by-side

added added

removed removed

Lines of Context:
bzrlib/_patiencediff_py.py
1
 
#!/usr/bin/env python
2
 
# Copyright (C) 2005 Bram Cohen, Copyright (C) 2005, 2006 Canonical Ltd
3
 
#
4
 
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
5
 
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
6
 
# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
7
 
# (at your option) any later version.
8
 
#
9
 
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
10
 
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
11
 
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
12
 
# GNU General Public License for more details.
13
 
#
14
 
# You should have received a copy of the GNU General Public License
15
 
# along with this program; if not, write to the Free Software
16
 
# Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301 USA
17
 
 
18
 
 
19
 
from bisect import bisect
20
 
import difflib
21
 
 
22
 
from bzrlib.trace import mutter
23
 
 
24
 
 
25
 
__all__ = ['PatienceSequenceMatcher', 'unified_diff', 'unified_diff_files']
26
 
 
27
 
 
28
 
def unique_lcs_py(a, b):
29
 
    """Find the longest common subset for unique lines.
30
 
 
31
 
    :param a: An indexable object (such as string or list of strings)
32
 
    :param b: Another indexable object (such as string or list of strings)
33
 
    :return: A list of tuples, one for each line which is matched.
34
 
            [(line_in_a, line_in_b), ...]
35
 
 
36
 
    This only matches lines which are unique on both sides.
37
 
    This helps prevent common lines from over influencing match
38
 
    results.
39
 
    The longest common subset uses the Patience Sorting algorithm:
40
 
    http://en.wikipedia.org/wiki/Patience_sorting
41
 
    """
42
 
    # set index[line in a] = position of line in a unless
43
 
    # a is a duplicate, in which case it's set to None
44
 
    index = {}
45
 
    for i in xrange(len(a)):
46
 
        line = a[i]
47
 
        if line in index:
48
 
            index[line] = None
49
 
        else:
50
 
            index[line]= i
51
 
    # make btoa[i] = position of line i in a, unless
52
 
    # that line doesn't occur exactly once in both,
53
 
    # in which case it's set to None
54
 
    btoa = [None] * len(b)
55
 
    index2 = {}
56
 
    for pos, line in enumerate(b):
57
 
        next = index.get(line)
58
 
        if next is not None:
59
 
            if line in index2:
60
 
                # unset the previous mapping, which we now know to
61
 
                # be invalid because the line isn't unique
62
 
                btoa[index2[line]] = None
63
 
                del index[line]
64
 
            else:
65
 
                index2[line] = pos
66
 
                btoa[pos] = next
67
 
    # this is the Patience sorting algorithm
68
 
    # see http://en.wikipedia.org/wiki/Patience_sorting
69
 
    backpointers = [None] * len(b)
70
 
    stacks = []
71
 
    lasts = []
72
 
    k = 0
73
 
    for bpos, apos in enumerate(btoa):
74
 
        if apos is None:
75
 
            continue
76
 
        # as an optimization, check if the next line comes at the end,
77
 
        # because it usually does
78
 
        if stacks and stacks[-1] < apos:
79
 
            k = len(stacks)
80
 
        # as an optimization, check if the next line comes right after
81
 
        # the previous line, because usually it does
82
 
        elif stacks and stacks[k] < apos and (k == len(stacks) - 1 or
83
 
                                              stacks[k+1] > apos):
84
 
            k += 1
85
 
        else:
86
 
            k = bisect(stacks, apos)
87
 
        if k > 0:
88
 
            backpointers[bpos] = lasts[k-1]
89
 
        if k < len(stacks):
90
 
            stacks[k] = apos
91
 
            lasts[k] = bpos
92
 
        else:
93
 
            stacks.append(apos)
94
 
            lasts.append(bpos)
95
 
    if len(lasts) == 0:
96
 
        return []
97
 
    result = []
98
 
    k = lasts[-1]
99
 
    while k is not None:
100
 
        result.append((btoa[k], k))
101
 
        k = backpointers[k]
102
 
    result.reverse()
103
 
    return result
104
 
 
105
 
 
106
 
def recurse_matches_py(a, b, alo, blo, ahi, bhi, answer, maxrecursion):
107
 
    """Find all of the matching text in the lines of a and b.
108
 
 
109
 
    :param a: A sequence
110
 
    :param b: Another sequence
111
 
    :param alo: The start location of a to check, typically 0
112
 
    :param ahi: The start location of b to check, typically 0
113
 
    :param ahi: The maximum length of a to check, typically len(a)
114
 
    :param bhi: The maximum length of b to check, typically len(b)
115
 
    :param answer: The return array. Will be filled with tuples
116
 
                   indicating [(line_in_a, line_in_b)]
117
 
    :param maxrecursion: The maximum depth to recurse.
118
 
                         Must be a positive integer.
119
 
    :return: None, the return value is in the parameter answer, which
120
 
             should be a list
121
 
 
122
 
    """
123
 
    if maxrecursion < 0:
124
 
        mutter('max recursion depth reached')
125
 
        # this will never happen normally, this check is to prevent DOS attacks
126
 
        return
127
 
    oldlength = len(answer)
128
 
    if alo == ahi or blo == bhi:
129
 
        return
130
 
    last_a_pos = alo-1
131
 
    last_b_pos = blo-1
132
 
    for apos, bpos in unique_lcs_py(a[alo:ahi], b[blo:bhi]):
133
 
        # recurse between lines which are unique in each file and match
134
 
        apos += alo
135
 
        bpos += blo
136
 
        # Most of the time, you will have a sequence of similar entries
137
 
        if last_a_pos+1 != apos or last_b_pos+1 != bpos:
138
 
            recurse_matches_py(a, b, last_a_pos+1, last_b_pos+1,
139
 
                apos, bpos, answer, maxrecursion - 1)
140
 
        last_a_pos = apos
141
 
        last_b_pos = bpos
142
 
        answer.append((apos, bpos))
143
 
    if len(answer) > oldlength:
144
 
        # find matches between the last match and the end
145
 
        recurse_matches_py(a, b, last_a_pos+1, last_b_pos+1,
146
 
                           ahi, bhi, answer, maxrecursion - 1)
147
 
    elif a[alo] == b[blo]:
148
 
        # find matching lines at the very beginning
149
 
        while alo < ahi and blo < bhi and a[alo] == b[blo]:
150
 
            answer.append((alo, blo))
151
 
            alo += 1
152
 
            blo += 1
153
 
        recurse_matches_py(a, b, alo, blo,
154
 
                           ahi, bhi, answer, maxrecursion - 1)
155
 
    elif a[ahi - 1] == b[bhi - 1]:
156
 
        # find matching lines at the very end
157
 
        nahi = ahi - 1
158
 
        nbhi = bhi - 1
159
 
        while nahi > alo and nbhi > blo and a[nahi - 1] == b[nbhi - 1]:
160
 
            nahi -= 1
161
 
            nbhi -= 1
162
 
        recurse_matches_py(a, b, last_a_pos+1, last_b_pos+1,
163
 
                           nahi, nbhi, answer, maxrecursion - 1)
164
 
        for i in xrange(ahi - nahi):
165
 
            answer.append((nahi + i, nbhi + i))
166
 
 
167
 
 
168
 
def _collapse_sequences(matches):
169
 
    """Find sequences of lines.
170
 
 
171
 
    Given a sequence of [(line_in_a, line_in_b),]
172
 
    find regions where they both increment at the same time
173
 
    """
174
 
    answer = []
175
 
    start_a = start_b = None
176
 
    length = 0
177
 
    for i_a, i_b in matches:
178
 
        if (start_a is not None
179
 
            and (i_a == start_a + length)
180
 
            and (i_b == start_b + length)):
181
 
            length += 1
182
 
        else:
183
 
            if start_a is not None:
184
 
                answer.append((start_a, start_b, length))
185
 
            start_a = i_a
186
 
            start_b = i_b
187
 
            length = 1
188
 
 
189
 
    if length != 0:
190
 
        answer.append((start_a, start_b, length))
191
 
 
192
 
    return answer
193
 
 
194
 
 
195
 
def _check_consistency(answer):
196
 
    # For consistency sake, make sure all matches are only increasing
197
 
    next_a = -1
198
 
    next_b = -1
199
 
    for (a, b, match_len) in answer:
200
 
        if a < next_a:
201
 
            raise ValueError('Non increasing matches for a')
202
 
        if b < next_b:
203
 
            raise ValueError('Non increasing matches for b')
204
 
        next_a = a + match_len
205
 
        next_b = b + match_len
206
 
 
207
 
 
208
 
class PatienceSequenceMatcher_py(difflib.SequenceMatcher):
209
 
    """Compare a pair of sequences using longest common subset."""
210
 
 
211
 
    _do_check_consistency = True
212
 
 
213
 
    def __init__(self, isjunk=None, a='', b=''):
214
 
        if isjunk is not None:
215
 
            raise NotImplementedError('Currently we do not support'
216
 
                                      ' isjunk for sequence matching')
217
 
        difflib.SequenceMatcher.__init__(self, isjunk, a, b)
218
 
 
219
 
    def get_matching_blocks(self):
220
 
        """Return list of triples describing matching subsequences.
221
 
 
222
 
        Each triple is of the form (i, j, n), and means that
223
 
        a[i:i+n] == b[j:j+n].  The triples are monotonically increasing in
224
 
        i and in j.
225
 
 
226
 
        The last triple is a dummy, (len(a), len(b), 0), and is the only
227
 
        triple with n==0.
228
 
 
229
 
        >>> s = PatienceSequenceMatcher(None, "abxcd", "abcd")
230
 
        >>> s.get_matching_blocks()
231
 
        [(0, 0, 2), (3, 2, 2), (5, 4, 0)]
232
 
        """
233
 
        # jam 20060525 This is the python 2.4.1 difflib get_matching_blocks
234
 
        # implementation which uses __helper. 2.4.3 got rid of helper for
235
 
        # doing it inline with a queue.
236
 
        # We should consider doing the same for recurse_matches
237
 
 
238
 
        if self.matching_blocks is not None:
239
 
            return self.matching_blocks
240
 
 
241
 
        matches = []
242
 
        recurse_matches_py(self.a, self.b, 0, 0,
243
 
                           len(self.a), len(self.b), matches, 10)
244
 
        # Matches now has individual line pairs of
245
 
        # line A matches line B, at the given offsets
246
 
        self.matching_blocks = _collapse_sequences(matches)
247
 
        self.matching_blocks.append( (len(self.a), len(self.b), 0) )
248
 
        if PatienceSequenceMatcher_py._do_check_consistency:
249
 
            if __debug__:
250
 
                _check_consistency(self.matching_blocks)
251
 
 
252
 
        return self.matching_blocks