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相似單詞查找方法研究與實現_李健豪
2.1 最長公共子串算法與最小編輯距離算法的改進最長公共子序列的定義是對于一個序列 S， 如果分別是兩個或多個已知序列的子序列， 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或多個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 的應用研究工作已經取得了顯著成效。李占波等人采用匹配規則相似度實現人工免疫計算。于海英采用最長公共子序列算法獲取結構相似度，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態規劃（Dynamic Programming）方法。它可在多項式時間解決兩個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， 不能很好地表達一些單詞的相似程度，例如假設 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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