热心学姐来送福利啦，西北科技大学算法分析实验报告，

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

DP 干货系列

最长公共子序列C++源码

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本程序代码运行后得到页面很美观的界面，导入任意两个文件后得到较两文件的相似度信息，页面美观，彩色进度条，按钮

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

动态规划的一个计算两个序列的最长公共子序列的方法如下： 　　以两个序列 X、Y 为例子： 　　设有二维数组 f[i,j] 表示 X 的 i 位和 Y 的 j 位之前的最长公共子序列的长度，则有： 　　f[1][1] = same(1,1); 　　f[i,j] = max{f[i-1][j -1] + same(i,j),f[i-1,j],f[i,j-1]} 　　其中，same(a,b)当 X 的第 a 位与 Y 的第 b 位完全相同时为“1”，否则为“0”。 　　此时，f[j]中最大的数便是 X 和 Y 的最长公共子序列的长度，依据该数组回溯，便可找出最长公共子序列。 　　该算法的空间、时间复杂度均为O(n^2)，经过优化后，空间复杂度可为O(n)。