String 一种有效的MEM查找算法

MEM是“最大精确匹配”问题的缩写，该问题的目的是寻找两个输入字符串之间的所有最大相似子字符串。请注意，此问题与字符串匹配问题（或文本搜索）略有不同，您希望在另一个文本中查找给定字符串

例如，在以下两个字符串中（使用有限字符{1,2,3}），MEM是“12”和“3312”

str1：“12233312”

str2：“123312”

< Expple 233 >也是两个输入字符串之间的公共子串，但是由于还有另一个更大的子串包含它，所以我们不认为它是MEM。< /P>

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有没有人对如何解决这个问题有什么好主意。一个非常简单的想法是使用搜索算法，通过一些像Boyer–Moore这样的快速字符串搜索算法，在大字符串中查找小字符串的所有可能子字符串。但这似乎不是解决这个问题的有效方法。

是的，你可以相对容易地做到这一点，它被称为动态规划。

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创建一个布尔二维表，第一个维度是str1，第二个维度是str2。将所有常用数字设置为true。一旦你完成了你的bollean 2D表格，对角迭代并找到最大计数为true。

是的，你可以相对容易地做到这一点，它被称为动态规划。

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创建一个布尔二维表，第一个维度是str1，第二个维度是str2。将所有常用数字设置为true。一旦你完成了你的bollean 2D表格，对角迭代并找到最大计数为true。

是的，你可以相对容易地做到这一点，它被称为动态规划。

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创建一个布尔二维表，第一个维度是str1，第二个维度是str2。将所有常用数字设置为true。一旦你完成了你的bollean 2D表格，对角迭代并找到最大计数为true。

是的，你可以相对容易地做到这一点，它被称为动态规划。

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创建一个布尔二维表，第一个维度是str1，第二个维度是str2。将所有常用数字设置为true。完成bollean 2D表格后，按对角线迭代，找到true的最大计数。

这是一个线性时间算法

在

str1+“X”+str2

上构建后缀树，其中

'X'

不会出现在

str1

或

str2

中

一些叶节点对应于以

str1

开头的后缀（包含

'X'

）。把这些涂成红色。把其他的涂成蓝色

将树的根遍历到叶子，用从根到节点的字符串长度标记每个节点

将树的叶子遍历到根，以查找同时具有红色子代和蓝色子代的叶子节点。步骤3中计算的标签是公共子字符串的长度

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这是一个线性时间算法

在

str1+“X”+str2

上构建后缀树，其中

'X'

不会出现在

str1

或

str2

中

一些叶节点对应于以

str1

开头的后缀（包含

'X'

）。把这些涂成红色。把其他的涂成蓝色

将树的根遍历到叶子，用从根到节点的字符串长度标记每个节点

将树的叶子遍历到根，以查找同时具有红色子代和蓝色子代的叶子节点。步骤3中计算的标签是公共子字符串的长度

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这是一个线性时间算法

在

str1+“X”+str2

上构建后缀树，其中

'X'

不会出现在

str1

或

str2

中

一些叶节点对应于以

str1

开头的后缀（包含

'X'

）。把这些涂成红色。把其他的涂成蓝色

将树的根遍历到叶子，用从根到节点的字符串长度标记每个节点

将树的叶子遍历到根，以查找同时具有红色子代和蓝色子代的叶子节点。步骤3中计算的标签是公共子字符串的长度

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这是一个线性时间算法

在

str1+“X”+str2

上构建后缀树，其中

'X'

不会出现在

str1

或

str2

中

一些叶节点对应于以

str1

开头的后缀（包含

'X'

）。把这些涂成红色。把其他的涂成蓝色

将树的根遍历到叶子，用从根到节点的字符串长度标记每个节点

将树的叶子遍历到根，以查找同时具有红色子代和蓝色子代的叶子节点。步骤3中计算的标签是公共子字符串的长度

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我找到了我正在寻找这个问题的论文。这个想法与大卫·艾森斯塔·门蒂翁的想法相似。实际上我不需要包含两个字符串，我可以在previos树上构建第一个字符串的后缀树，然后构建第二个字符串的后缀树。它的意思是，当我遍历前一棵树以找到secons字符串的方法时，我可以找到显示公共子字符串的公共路径

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我找到了我正在寻找这个问题的论文。这个想法与大卫·艾森斯塔·门蒂翁的想法相似。实际上我不需要包含两个字符串，我可以在previos树上构建第一个字符串的后缀树，然后构建第二个字符串的后缀树。它的意思是，当我遍历前一棵树以找到secons字符串的方法时，我可以找到显示公共子字符串的公共路径

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我找到了我正在寻找这个问题的论文。这个想法与大卫·艾森斯塔·门蒂翁的想法相似。实际上我不需要包含两个字符串，我可以在previos树上构建第一个字符串的后缀树，然后构建第二个字符串的后缀树。W