求解LCS(Longest Common Subsequences)的通常算法,空间和时间的复杂性为O(n^2)。本文中提出的算法,空间复杂性为O(n),时间复杂性为O(n)~O(n^2),时间复杂性取决于序列中符号的分布,本算法便于并行处理及制成微处理器。 为了应用于模式...
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求解LCS(Longest Common Subsequences)的通常算法,空间和时间的复杂性为O(n^2)。本文中提出的算法,空间复杂性为O(n),时间复杂性为O(n)~O(n^2),时间复杂性取决于序列中符号的分布,本算法便于并行处理及制成微处理器。 为了应用于模式识别,推广到WLCS(Weighted Longest Common Subsequences)以及LCSM(Longest Common Submatrix)。 给出了有关的定理,及算法正确性的证明。
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