0.论文基本介绍以及相关内容 分析移动用户位置的相似性,提取移动用户的相似路径在出行路径预测.兴趣区域发现.轨迹聚类.个性化路径推荐等领域具有广泛的应用. 重点:利用移动用户定位数据找到合适轨迹的表示方法,如何高效计算移动用户轨迹间的相似性成为热点. 本文---基于改进LCSS的移动用户轨迹相似性查询算法研究: (1)移动用户原始轨迹数据->抽取位置序列->映射为具有时间和地理位置信息的序列. 解决移动用户轨迹数据的稀疏性导致相似度算法效率低下的问题. (2)FP-tree频繁模式树的加权频繁

转自:http://segmentfault.com/blog/exploring/ LCS 问题描述 定义: 一个数列 S,如果分别是两个或多个已知数列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则 S 称为已知序列的最长公共子序列. 例如:输入两个字符串 BDCABA 和 ABCBDAB,字符串 BCBA 和 BDAB 都是是它们的最长公共子序列,则输出它们的长度 4,并打印任意一个子序列. (Note: 不要求连续) 判断字符串相似度的方法之一 - LCS 最长公共子序列越长,越相似. Ju

1. 什么是 LCSs? 什么是 LCSs? 好多博友看到这几个字母可能比较困惑,因为这是我自己对两个常见问题的统称,它们分别为最长公共子序列问题(Longest-Common-Subsequence)和最长公共子串(Longest-Common-Substring)问题.这两个问题非常的相似,所以对不熟悉的同学来说,有时候很容易被混淆.下面让我们去好好地理解一下两者的区别吧. 1.1 子序列 vs 子串 子序列是有序的,但不一定是连续,作用对象是序列. 例如:序列 X = <B, C, D,

1. 问题描述 子串应该比较好理解,至于什么是子序列,这里给出一个例子:有两个母串 cnblogs belong 比如序列bo, bg, lg在母串cnblogs与belong中都出现过并且出现顺序与母串保持一致,我们将其称为公共子序列.最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS),顾名思义,是指在所有的子序列中最长的那一个.子串是要求更严格的一种子序列,要求在母串中连续地出现.在上述例子的中,最长公共子序列为blog(cnblogs, belong),最长公

一些概念: (1)子序列: 一个序列A ＝ a1,a2,--an,中任意删除若干项,剩余的序列叫做A的一个子序列.也可以认为是从序列A按原顺序保留任意若干项得到的序列.例如:   对序列 1,3,5,4,2,6,8,7来说,序列3,4,8,7 是它的一个子序列.对于一个长度为n的序列,它一共有2^n 个子序列,有(2^n – 1)个非空子序列. 请注意:子序列不是子集,它和原始序列的元素顺序是相关的. (2)公共子序列 : 顾名思义,如果序列C既是序列A的子序列,同时也是序列B的子序列,则称它为

这篇日志主要为了记录这几天的学习成果. 最长公共子序列根据要不要求子序列连续分两种情况. 只考虑两个串的情况,假设两个串长度均为n. 一,子序列不要求连续. (1)动态规划(O(n*n)) (转自:http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/archive/2013/03/15/2959039.html) 动态规划采用二维数组来标识中间计算结果,避免重复的计算来提高效率. 1)最长公共子序列的长度的动态规划方程 设有字符串a[0...n],b[0...m],下面就是递推

先简单介绍下什么是最长公共子序列问题,其实问题很直白,假设两个序列X,Y,X的值是ACBDDCB,Y的值是BBDC,那么XY的最长公共子序列就是BDC.这里解决的问题就是需要一种算法可以快速的计算出这个最大的子序列,当然,用最简单的方法就是列出XY全部的子系列然后一个个对比,但这样的时间复杂度是绝对不能接受的.假设X的长度是m,Y的长度是n,拿X的一个子序列和Y进行对比的时间是n,计算X的全部子序列的时间是2^m,所以,如果采用的是一个个全部计算的话,将会花费n*2^m的时间,指数级别的时间复杂

出处 http://segmentfault.com/blog/exploring/ 本章讲解:1. LCS(最长公共子序列)O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:2. 与之类似但不同的最长公共子串方法.最长公共子串用动态规划可实现O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:还可以进一步优化,用后缀数组的方法优化成线性时间O(nlogn):空间也可以用其他方法优化成线性.3.LIS(最长递增序列)DP方法可实现O(n^2)的时间复杂度,进一步优化最佳可达到O(nlogn)

最直白方法:时间复杂度是O(n3), 空间复杂度是常数 reference:http://blog.csdn.net/monkeyandy/article/details/7957263 /** ** copyright@andy ** http://blog.csdn.net/MonkeyAndy **/ 首先介绍动态规划方法的相关知识 动态规划方法的基本思想: 分成若干个子问题,先求解子问题,然后根据子问题的解求得原问题的解.经分解得到的子问题往往不是互相独立的.可重复利用! 其核心思想就是

LCS:给出两个序列S1和S2,求出的这两个序列的最大公共部分S3就是就是S1和S2的最长公共子序列了.公共部分 必须是以相同的顺序出现,但是不必要是连续的. LCS具有最优子结构,且满足重叠子问题的性质.所以我们可以用动态规划来解决LCS问题. 由LCS问题的最优子结构可得出递归式: 长度的问题我们已经解决了,这次要解决输出最长子序列的问题, 我们采用一个标记函数Flag[i,j],当 ①:C[i,j]=C[i-1,j-1]+1  时 标记Flag[i,j]="left_up";  

转载注明出处:http://blog.csdn.net/wdq347/article/details/9001005 (修正了一些错误,并自己重写了代码) 最长公共子序列(LCS)最常见的算法是时间复杂度为O(n^2)的动态规划(DP)算法,但在James W. Hunt和Thomas G. Szymansky 的论文"A Fast Algorithm for Computing Longest Common Subsequence"中,给出了O(nlogn)下限的一种算法. 定理:设

Given two strings, find the longest common subsequence (LCS).     最长公共子序列 Your code should return the length of LCS. Clarification What's the definition of Longest Common Subsequence? https://en.wikipedia.org/wiki/Longest_common_subsequence_problem h

POJ 1458 Common Subsequence(LCS最长公共子序列)解题报告 题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=87730#problem/F 题目: Common Subsequence Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 43388   Accepted: 17613 Description A subsequen

LCS:给出两个序列S1和S2,求出的这两个序列的最大公共部分S3就是就是S1和S2的最长公共子序列了.公共部分 必须是以相同的顺序出现,但是不必要是连续的. 选出最长公共子序列.对于长度为n的序列,其子序列共有2的n次方个,这样的话这种算法的时间复杂度就为指数级 了,这显然不太适合用于序列很长的求解了. 解法二:既然学到了动态规划,就来看看能否用动态规划的思想来解决这个问题.要使用动态规划,必须满足两个条 件:有最优子结构和重叠子问题.为了便于学习,我们先来了解下这两个概念. 如果问题的一个最

Luogu 3402 最长公共子序列(二分,最长递增子序列) Description 经过长时间的摸索和练习,DJL终于学会了怎么求LCS.Johann感觉DJL孺子可教,就给他布置了一个课后作业: 给定两个长度分别为n和m的序列,序列中的每个元素都是正整数.保证每个序列中的各个元素互不相同.求这两个序列的最长公共子序列的长度. DJL最讨厌重复劳动,所以不想做那些做过的题.于是他找你来帮他做作业. Input 第一行两个整数n和m,表示两个数列的长度. 第二行一行n个整数\[a_1,a_2,-

Longest Common Substring Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 37 Accepted Submission(s): 28   Problem Description Given two strings, you have to tell the length of the Longest Common Su

  一.什么是最长公共子序列     什么是最长公共子序列呢?举个简单的例子吧,一个数列S,若分别是两个或多个已知序列的子序列,且是所有符合条件序列中最长的,则S称为已知序列的最长公共子序列. 举例如下,如:有两个随机数列,1 2 3 4 5 6 和 3 4 5 8 9,则它们的最长公共子序列便是:3 4 5.        最长公共子串(Longest Common Substirng)和最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS)的区别为:子串是串的一个连续

一.最长公共子序列问题(LCS问题) 给定两个字符串A和B,长度分别为m和n,要求找出它们最长的公共子序列,并返回其长度.例如: A = "HelloWorld"    B = "loop" 则A与B的最长公共子序列为 "loo",返回的长度为3.此处只给出动态规划的解法:定义子问题dp[i][j]为字符串A的第一个字符到第 i 个字符串和字符串B的第一个字符到第 j 个字符的最长公共子序列,如A为“app”,B为“apple”,dp[2][3]

转载自:https://www.cnblogs.com/huashanqingzhu/p/7423745.html 题目链接:http://poj.org/problem?id=1458 题目大意:给出两个字符串,求出这样的一个最长的公共子序列的长度:子序列中的每个字符都能在两个原串中找到,而且每个字符的先后顺序和原串中的先后顺序一致. 输入有若干行,每行是两个字符串.对每一行输入的两个字符串,输出最长公共子串的长度. Sample Inputabcfbc abfcabprogramming c

POJ 1458 最长公共子序列 题目大意:给出两个字符串,求出这样的一 个最长的公共子序列的长度:子序列 中的每个字符都能在两个原串中找到, 而且每个字符的先后顺序和原串中的 先后顺序一致. Sample Input : abcfbc abfcab programming contest abcd mnp Sample Output 4 2 0 分析: 输入两个串s1,s2, 设dp(i,j)表示: s1的左边i个字符形成的子串,与s2左边的j个 字符形成的子串的最长公共子序列的长度(i,j从

1. 问题描述 子串应该比较好理解,至于什么是子序列,这里给出一个例子:有两个母串 cnblogs belong 比如序列bo, bg, lg在母串cnblogs与belong中都出现过并且出现顺序与母串保持一致,我们将其称为公共子序列.最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS),顾名思义,是指在所有的子序列中最长的那一个.子串是要求更严格的一种子序列,要求在母串中连续地出现.在上述例子的中,最长公共子序列为blog(cnblogs,belong),最长公共子