/brz/remove-bazaar

To get this branch, use:
bzr branch http://gegoxaren.bato24.eu/bzr/brz/remove-bazaar

« back to all changes in this revision

Viewing changes to breezy/_patiencediff_py.py

  • Committer: Jelmer Vernooij
  • Date: 2019-03-05 07:32:38 UTC
  • mto: (7290.1.21 work)
  • mto: This revision was merged to the branch mainline in revision 7311.
  • Revision ID: jelmer@jelmer.uk-20190305073238-zlqn981opwnqsmzi
Add appveyor configuration.

Show diffs side-by-side

added added

removed removed

Lines of Context:
 
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
from __future__ import absolute_import
 
19
 
 
20
from bisect import bisect
 
21
import difflib
 
22
 
 
23
from .trace import mutter
 
24
 
 
25
 
 
26
def unique_lcs_py(a, b):
 
27
    """Find the longest common subset for unique lines.
 
28
 
 
29
    :param a: An indexable object (such as string or list of strings)
 
30
    :param b: Another indexable object (such as string or list of strings)
 
31
    :return: A list of tuples, one for each line which is matched.
 
32
            [(line_in_a, line_in_b), ...]
 
33
 
 
34
    This only matches lines which are unique on both sides.
 
35
    This helps prevent common lines from over influencing match
 
36
    results.
 
37
    The longest common subset uses the Patience Sorting algorithm:
 
38
    http://en.wikipedia.org/wiki/Patience_sorting
 
39
    """
 
40
    # set index[line in a] = position of line in a unless
 
41
    # a is a duplicate, in which case it's set to None
 
42
    index = {}
 
43
    for i, line in enumerate(a):
 
44
        if line in index:
 
45
            index[line] = None
 
46
        else:
 
47
            index[line] = i
 
48
    # make btoa[i] = position of line i in a, unless
 
49
    # that line doesn't occur exactly once in both,
 
50
    # in which case it's set to None
 
51
    btoa = [None] * len(b)
 
52
    index2 = {}
 
53
    for pos, line in enumerate(b):
 
54
        next = index.get(line)
 
55
        if next is not None:
 
56
            if line in index2:
 
57
                # unset the previous mapping, which we now know to
 
58
                # be invalid because the line isn't unique
 
59
                btoa[index2[line]] = None
 
60
                del index[line]
 
61
            else:
 
62
                index2[line] = pos
 
63
                btoa[pos] = next
 
64
    # this is the Patience sorting algorithm
 
65
    # see http://en.wikipedia.org/wiki/Patience_sorting
 
66
    backpointers = [None] * len(b)
 
67
    stacks = []
 
68
    lasts = []
 
69
    k = 0
 
70
    for bpos, apos in enumerate(btoa):
 
71
        if apos is None:
 
72
            continue
 
73
        # as an optimization, check if the next line comes at the end,
 
74
        # because it usually does
 
75
        if stacks and stacks[-1] < apos:
 
76
            k = len(stacks)
 
77
        # as an optimization, check if the next line comes right after
 
78
        # the previous line, because usually it does
 
79
        elif stacks and stacks[k] < apos and (k == len(stacks) - 1 or
 
80
                                              stacks[k + 1] > apos):
 
81
            k += 1
 
82
        else:
 
83
            k = bisect(stacks, apos)
 
84
        if k > 0:
 
85
            backpointers[bpos] = lasts[k - 1]
 
86
        if k < len(stacks):
 
87
            stacks[k] = apos
 
88
            lasts[k] = bpos
 
89
        else:
 
90
            stacks.append(apos)
 
91
            lasts.append(bpos)
 
92
    if len(lasts) == 0:
 
93
        return []
 
94
    result = []
 
95
    k = lasts[-1]
 
96
    while k is not None:
 
97
        result.append((btoa[k], k))
 
98
        k = backpointers[k]
 
99
    result.reverse()
 
100
    return result
 
101
 
 
102
 
 
103
def recurse_matches_py(a, b, alo, blo, ahi, bhi, answer, maxrecursion):
 
104
    """Find all of the matching text in the lines of a and b.
 
105
 
 
106
    :param a: A sequence
 
107
    :param b: Another sequence
 
108
    :param alo: The start location of a to check, typically 0
 
109
    :param ahi: The start location of b to check, typically 0
 
110
    :param ahi: The maximum length of a to check, typically len(a)
 
111
    :param bhi: The maximum length of b to check, typically len(b)
 
112
    :param answer: The return array. Will be filled with tuples
 
113
                   indicating [(line_in_a, line_in_b)]
 
114
    :param maxrecursion: The maximum depth to recurse.
 
115
                         Must be a positive integer.
 
116
    :return: None, the return value is in the parameter answer, which
 
117
             should be a list
 
118
 
 
119
    """
 
120
    if maxrecursion < 0:
 
121
        mutter('max recursion depth reached')
 
122
        # this will never happen normally, this check is to prevent DOS attacks
 
123
        return
 
124
    oldlength = len(answer)
 
125
    if alo == ahi or blo == bhi:
 
126
        return
 
127
    last_a_pos = alo - 1
 
128
    last_b_pos = blo - 1
 
129
    for apos, bpos in unique_lcs_py(a[alo:ahi], b[blo:bhi]):
 
130
        # recurse between lines which are unique in each file and match
 
131
        apos += alo
 
132
        bpos += blo
 
133
        # Most of the time, you will have a sequence of similar entries
 
134
        if last_a_pos + 1 != apos or last_b_pos + 1 != bpos:
 
135
            recurse_matches_py(
 
136
                a, b, last_a_pos + 1, last_b_pos + 1, apos, bpos, answer,
 
137
                maxrecursion - 1)
 
138
        last_a_pos = apos
 
139
        last_b_pos = bpos
 
140
        answer.append((apos, bpos))
 
141
    if len(answer) > oldlength:
 
142
        # find matches between the last match and the end
 
143
        recurse_matches_py(a, b, last_a_pos + 1, last_b_pos + 1,
 
144
                           ahi, bhi, answer, maxrecursion - 1)
 
145
    elif a[alo] == b[blo]:
 
146
        # find matching lines at the very beginning
 
147
        while alo < ahi and blo < bhi and a[alo] == b[blo]:
 
148
            answer.append((alo, blo))
 
149
            alo += 1
 
150
            blo += 1
 
151
        recurse_matches_py(a, b, alo, blo,
 
152
                           ahi, bhi, answer, maxrecursion - 1)
 
153
    elif a[ahi - 1] == b[bhi - 1]:
 
154
        # find matching lines at the very end
 
155
        nahi = ahi - 1
 
156
        nbhi = bhi - 1
 
157
        while nahi > alo and nbhi > blo and a[nahi - 1] == b[nbhi - 1]:
 
158
            nahi -= 1
 
159
            nbhi -= 1
 
160
        recurse_matches_py(a, b, last_a_pos + 1, last_b_pos + 1,
 
161
                           nahi, nbhi, answer, maxrecursion - 1)
 
162
        for i in range(ahi - nahi):
 
163
            answer.append((nahi + i, nbhi + i))
 
164
 
 
165
 
 
166
def _collapse_sequences(matches):
 
167
    """Find sequences of lines.
 
168
 
 
169
    Given a sequence of [(line_in_a, line_in_b),]
 
170
    find regions where they both increment at the same time
 
171
    """
 
172
    answer = []
 
173
    start_a = start_b = None
 
174
    length = 0
 
175
    for i_a, i_b in matches:
 
176
        if (start_a is not None
 
177
                and (i_a == start_a + length)
 
178
                and (i_b == start_b + length)):
 
179
            length += 1
 
180
        else:
 
181
            if start_a is not None:
 
182
                answer.append((start_a, start_b, length))
 
183
            start_a = i_a
 
184
            start_b = i_b
 
185
            length = 1
 
186
 
 
187
    if length != 0:
 
188
        answer.append((start_a, start_b, length))
 
189
 
 
190
    return answer
 
191
 
 
192
 
 
193
def _check_consistency(answer):
 
194
    # For consistency sake, make sure all matches are only increasing
 
195
    next_a = -1
 
196
    next_b = -1
 
197
    for (a, b, match_len) in answer:
 
198
        if a < next_a:
 
199
            raise ValueError('Non increasing matches for a')
 
200
        if b < next_b:
 
201
            raise ValueError('Non increasing matches for b')
 
202
        next_a = a + match_len
 
203
        next_b = b + match_len
 
204
 
 
205
 
 
206
class PatienceSequenceMatcher_py(difflib.SequenceMatcher):
 
207
    """Compare a pair of sequences using longest common subset."""
 
208
 
 
209
    _do_check_consistency = True
 
210
 
 
211
    def __init__(self, isjunk=None, a='', b=''):
 
212
        if isjunk is not None:
 
213
            raise NotImplementedError('Currently we do not support'
 
214
                                      ' isjunk for sequence matching')
 
215
        difflib.SequenceMatcher.__init__(self, isjunk, a, b)
 
216
 
 
217
    def get_matching_blocks(self):
 
218
        """Return list of triples describing matching subsequences.
 
219
 
 
220
        Each triple is of the form (i, j, n), and means that
 
221
        a[i:i+n] == b[j:j+n].  The triples are monotonically increasing in
 
222
        i and in j.
 
223
 
 
224
        The last triple is a dummy, (len(a), len(b), 0), and is the only
 
225
        triple with n==0.
 
226
 
 
227
        >>> s = PatienceSequenceMatcher(None, "abxcd", "abcd")
 
228
        >>> s.get_matching_blocks()
 
229
        [(0, 0, 2), (3, 2, 2), (5, 4, 0)]
 
230
        """
 
231
        # jam 20060525 This is the python 2.4.1 difflib get_matching_blocks
 
232
        # implementation which uses __helper. 2.4.3 got rid of helper for
 
233
        # doing it inline with a queue.
 
234
        # We should consider doing the same for recurse_matches
 
235
 
 
236
        if self.matching_blocks is not None:
 
237
            return self.matching_blocks
 
238
 
 
239
        matches = []
 
240
        recurse_matches_py(self.a, self.b, 0, 0,
 
241
                           len(self.a), len(self.b), matches, 10)
 
242
        # Matches now has individual line pairs of
 
243
        # line A matches line B, at the given offsets
 
244
        self.matching_blocks = _collapse_sequences(matches)
 
245
        self.matching_blocks.append((len(self.a), len(self.b), 0))
 
246
        if PatienceSequenceMatcher_py._do_check_consistency:
 
247
            if __debug__:
 
248
                _check_consistency(self.matching_blocks)
 
249
 
 
250
        return self.matching_blocks