Как составить отсортированный список элементов на основе нескольких списков отсортированных элементов?

Аааи фактический ответ: https://www.python.org/doc/essays/graphs/

Удачной охоты! :D

Это должно сделать это для вашего исходного вопроса:

l1=["a","c","d"]
l2=["a","b","e"]
l3=["a","c","e"]
l4=["a","b","c","e"]
l5=["b","c","d"]

s = set()
s.update(l1, l2, l3, l4, l5)
l = sorted(s)
l
#['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

Для вашего отредактированного вопроса давайте рассмотрим небольшую вариацию вашего второго примера:

l1=["e","a"]
l2=["e","b","d"]
l3=["b","c","a"]

(Прищурьтесь на l3.) В этом случае набор списков недоопределен, так как нет однозначного порядка между d и c. Без правила определения ничьих невозможен ни один алгоритм.

Для Питона:

# Create list of lists
lsts = [l1, l2, l3, l4, l5]
s = set()

# Add lists to set
for lst in lsts:
  s.update(lst)

# Sort set
sorted(s)

Редактировать После обновления OP:

def sort_lists(lsts):
  list_of_hashes = []
  for lst in lsts:
    list_of_hashes.append({k: v for v, k in enumerate(lst)})

  result_hash = dict()
  for hash_item in list_of_hashes:
    for key, value in hash_item.items():
      if result_hash.get(key):
        result_hash[key] += value
      else:
        result_hash[key] = value
  print(result_hash)
  sorted_results = sorted(result_hash.items(), key=lambda kv: kv[1])
  print(sorted_results)
  return [tup[0] for tup in sorted_results]

# Test Case 1
l1=["e","a"]
l2=["e","b","d"]
l3=["b","d","a"]

print(sort_lists([l1,l2,l3]))
>> ['e', 'd', 'b', 'a']

# Test Case 2
s1 = ['Florida', 'Louisiana', 'Nevada', 'California']
s2 = ['Alabama', 'Mississippi', 'Louisiana', 'New Mexico', 'Nevada']
s3 = ['Florida', 'Alabama', 'Texas', 'New Mexico', 'California']
s4 = ['Alabama', 'Mississippi', 'Texas', 'Nevada']
s5 = ['Mississippi', 'Louisiana', 'Nevada']
print(sort_lists([s1,s2,s3,s4,s5]))
>> ['Florida', 'Alabama', 'Mississippi', 'Louisiana', 'Texas', 'New Mexico', 'California', 'Nevada']

Мое решение имеет сложность На). Другие решения могут иметь O (n log n):

Python: (для R аналогично)

l1=["a","c","d"]
l2=["a","b","e"]
l3=["a","c","e"]
l4=["a","b","c","e"]
l5=["b","c","d"]

lsts = [l1, l2, l3, l4, l5]

solve = []
for p in range(130):
    solve.append(0)

for lst in lsts:
    for p in lst:
        solve[ord(p)] += 1

for idx, value in enumerate(solve):
    if value != 0:
        print chr(idx)

Это решение основано на значениях из таблицы ascii.

Для вашего обновления:

l1=["z","c","d"]
l2=["a","b","e"]
l3=["a","c","e"]
l4=["a","b","c","e"]
l5=["b","c","d"]

mySet = set()

mySet.update(l1, l2, l3, l4, l5)

result = sorted(mySet)
print(result)

Вот подход в R, который превращает векторы в ориентированный ациклический граф с помощью tidygraph, а затем использует node_topo_order для получения подразумеваемого порядка узлов. Используя ваш пример, с востока на запад:

l1 <- c("Florida", "Louisiana", "Nevada", "California")
l2 <- c("Alabama", "Mississippi", "Louisiana", "New Mexico", "Nevada" )
l3 <- c("Florida", "Alabama", "Texas", "New Mexico", "California")
l4 <- c("Alabama", "Mississippi", "Texas", "Nevada")
l5 <- c("Mississippi", "Louisiana", "Nevada")

library(tidyverse)
library(tidygraph)
ew_graph <- list(l1, l2, l3, l4, l5) %>%
  map_dfr(~tibble(east = ., west = lead(.))) %>% # turn vectors into edge table
  filter(!is.na(west)) %>%
  as_tbl_graph()

ew_graph %>%  # Now we can order nodes and extract their names as output
  arrange(node_topo_order()) %>%
  pull(name)
#> [1] "Florida"     "Alabama"     "Mississippi" "Louisiana"   "Texas"      
#> [6] "New Mexico"  "Nevada"      "California"

Обратите внимание, что может быть более одного правильного заказа, и это вернет только один из них. Если мы хотим, мы также можем построить график, чтобы увидеть отношения более четко, что показывает, что в этих данных у нас есть связь между Луизианой и Техасом (вы не можете проследить от одного к другому), что вы упустили при построении пример. Просто так получилось, что они у нас в «истинном» порядке. Если вам нужно определить отдельный способ разрыва связей, этот подход потребует некоторого взлома.

library(ggraph)
ggraph(ew_graph) +
  geom_node_label(aes(label = name)) +
  geom_edge_link(
    mapping = aes(start_cap = label_rect(node1.name),
                  end_cap = label_rect(node2.name)),
    arrow = arrow(length = unit(4, 'mm'))
  )

^{Created on 2019-05-28 by the reprex package (v0.3.0)}