資料介紹
2.1 最長公共子串算法與最小編輯距離算法的改進(jìn)最長公共子序列的定義是對于一個(gè)序列 S, 如果分別是兩個(gè)或多個(gè)已知序列的子序列, 且是所有符合此條件序列中最長的,則 S 稱為已知序列的最長公共子序列。最長公共子序列問題是尋找兩個(gè)或多個(gè)已知序列的最長公共子序列。Wagner 等人提出了最長公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)問題后,基于 LCS 的應(yīng)用研究工作已經(jīng)取得了顯著成效。李占波等人采用匹配規(guī)則相似度實(shí)現(xiàn)人工免疫計(jì)算。于海英采用最長公共子序列算法獲取結(jié)構(gòu)相似度,衡量程序代碼相似程度。目前最長公共子串的求解過程可使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming)方法。它可在多項(xiàng)式時(shí)間解決兩個(gè)字符串的最長公共子串。鑒于最長公共子串不考慮公共段被隔開多次的問題, 不能很好地表達(dá)一些單詞的相似程度,例如假設(shè) s1為”abcdefg”, s2為”abdes”, s3為”acegt”。直接觀察可以看出,s2比 s3更相似于 s1 , 但是根據(jù)最長公共字串算法 s1 ,s2 ,s3的最長公共字串長度都為 4,最長子串分別為”abde”及”aceg”。進(jìn)一步觀察可知,”abde” 在 s1 中被分隔為兩段,而”aceg”在 s1 中被分隔為 4 段。經(jīng)典的最長公共子串算法沒有度量這種差異。為了刻畫這種差異并提高對于單詞相似度的刻畫能力, 本文提出一種改進(jìn)的最長公共字串算法:有限分隔最長公共子串算法。
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