运用动态规划算法解决最长公共子序列问题，计算最长公共子序列长度的动态规划算法LCS_LENGTH(X,Y)以序列X=和Y=作为输入。输出两个数组c[0..m ,0..n]和b[1..m ,1..n]。其中c[i,j]存储Xi与Yj的最长公共子序列的长度，b[i,j]记录指示c[i,j]的值是由哪一个子问题的解达到的，这在构造最长公共子序列时要用到。最后，X和Y的最长公共子序列的长度记录于c[m,n]中。

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概要 该项目使得能够研究在轨迹之间寻找相似性的问题（轨迹相似性问题），这是数据挖掘领域中的已知问题。 称为部署和解决上述问题的算法是LCSS（最长公共子序列）。 每个轨道由一个序列的地理点（纬度，经度）描述。 我们提供的每个记录数据集都代表在北京市内发生的出租车的路径。 文件的每一行均包含以下内容，并以逗号分隔：出租车ID，时间戳记，纬度，经度。 背景 我们提供的每个记录数据集都代表在北京市内发生的出租车的路径。 文件格式的一个说明性示例是： 366，Mon Mar 03 00:05:59 EET 2014,39.90732,116.45353 366，Mon Mar 03 00:10:59 EET 2014,39.90729,116.45348 366，Mon Mar 03 00:15:59 EET 2014,39.90725,116.45334 366，周一3月3日00:20:59

Java字符串相似度 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： info.debatty java-string-similarity RELEASE 或检查。 该库需要Java 8或更高版本。 总览 下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度。 归一化？ 公制？ 类型 成本 典型用法 距离 没有 是 O（米* n） 1 距离相似 是 没有 O（米* n） 1 距离 没有 没有 O（米* n） 1 光学字符识别 3 距离 没有 是 O（米* n） 1 3 距离 没有 没有 O（米* n） 1 相似距离 是

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最长公共子序列的动态规划算法的c语言程序实现，及其空间优化的c语言实现

使用c++语言编写的LCS问题的求解过程