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首页> 外文期刊>Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology >Efficient Computation of Longest Common Subsequences with Multiple Substring Inclusive Constraints
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Efficient Computation of Longest Common Subsequences with Multiple Substring Inclusive Constraints

机译：高效计算具有多个子字符串的最长常用子序列包含约束

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In this article, we consider a generalized longest common subsequence (LCS) problem with multiple substring inclusive constraints. For the two input sequences X and Y of lengths n and m, and a set of d constraints of total length r, the problem is to find a common subsequence Z of X and Y including each of constraint string in P as a substring and the length of Z is maximized. A new dynamic programming solution to this problem is presented in this article. The correctness of the new algorithm is proved. The time complexity of our algorithm is . In the case of the number of constraint strings is fixed, our new algorithm for the generalized LCS problem with multiple substring inclusive constraints requires time and space.
机译：在本文中，我们考虑一个具有多个子字符串的通用最长的常见子序列（LCS）问题。 对于长度n和m的两个输入序列x和y，以及总长度r的一组d约束，问题是找到x和y的公共随后z，包括p中的每个约束字符串作为子字符串和 z的长度最大化。 本文提出了对此问题的新动态编程解决方案。 证明了新算法的正确性。 我们的算法的时间复杂性是。 在固定约束字符串的情况下，我们的新算法对于多个子字符串的广义LCS问题包括时间和空间。

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