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适合大数据分析MLCS算法的设计与实现(7)

时间:2023-01-15 11:16来源:毕业论文
步骤4 计算匹配表中r = 最高层。 对于所有匹配点并发执行。 步骤4。1 。 步骤4。2 当执行。 步骤4。2。1 从匹配表中得到前置匹配点。 步骤4。2。2 在这个

步骤4 计算匹配表中r = 最高层。

对于所有匹配点并发执行。

步骤4。1 。

步骤4。2 当执行。

步骤4。2。1 从匹配表中得到前置匹配点。

步骤4。2。2 

在这个算法中,一个名为匹配表的表被用于存储匹配点。在匹配表中,每一个记录以的形式存储,它分别表明了每个记录的序号,匹配点,层次,前置匹配点的序号,当前的状态。表中的每个记录都有两种状态,对于没有被搜索过的匹配点,它的状态是,被搜索过的状态为。在每一步搜索的过程中,算法并行搜索匹配点的后继匹配点,直到表中没有状态的匹配点。在从最高层开始回溯时,根据每个匹配点前置匹配点。这个回溯过程直至最开始的匹配点才结束,它的后续节点就是一个LCS。如果最后一层有多个匹配点,回溯过程可并发执行,可同时得到多个LCS。来.自^优+尔-论,文:网www.youerw.com +QQ752018766-

X,Y的LCS存储在LCS数组中。在的算法中,每个匹配点至少产生一次直接后继点,因为裁剪操作,这个操作对于每个匹配点只能执行一次。因此,假设X,Y的匹配点数量是L,那个该算法的串行执行的时间复杂度是O(L),因为匹配点表需要存储所有的匹配点,它需要O(L)的存储空间,考虑到TX,TY的空间耗损是4(n+1)和4(m+1),算法的存储空间复杂度是,在这个算法并发实现时,每个匹配点分配给一个处理机,所有匹配点处理的操作可以并发执行,因此,每一层的复杂度是O(1),FAST_LCS的并发执行的时间步骤等于匹配点的最高层次。通过定理1,知道X,Y的LCS的长度等于匹配点的最高层次。因此,FAST_LCS的并发执行时间复杂度是O(|LCS(X,Y)|)。

通过FAST_LCS寻找多个序列的LCS,的算法FAST_LCS能够很容易地扩展至处理多个序列的LCS问题。假设有n个序列,,是的长度,。找到他们的LCS,类似于两个序列的情况,多个序列的算法首先建立多个序列的后继表,把的后继表分别标记为,其中是一个大小为的二维数组,

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