【Data Structure/Algorithm】LCSS算法实现

最近在写一个关于路网处理的小论文，在写作中碰到一个问题就是，高德路网数据有很大一部分的道路没有路名。因此笔者想着利用OSM上的路网作为补充，看能不能进行数据的补充。

整理思路如下：

首先对高德路网和OSM的路网整体进行R树索引的建立

对高德路网中的没有道路名称的道路，求解其MBR，然后进行R树查询查找到与其相交的OSM路网的道路。

遍历上面求交后的结果，利用LCSS算法，求出匹配的道路。

文中的R树建立请参考笔者的另外一篇博客：

【JTS】利用JTS生成R树索引

本文中关键的一个步骤就是LCSS算法的实现，本文参考了论文Discovering Similar Multidimensional Trajectories

另外笔者极力推荐一篇讲解LCS算法的博客：

程序员编程艺术第十一章：最长公共子序列(LCS)问题

关键代码：

package com.kingwang.algorithms;

import com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate;

public class TrajectoryLCSS {
private Coordinate[] L1;
private Coordinate[] L2;
private Coordinate[] LCS;
private double distThre;
private double matchRatio;
private static final double DEFAULT_DISTTHRE=0.0005;//经纬度差值阈值大约0.001在地图上相差80-90米
private int commonLen;

public TrajectoryLCSS(Coordinate[] L1,Coordinate[] L2) {
this.L1=L1;
this.L2=L2;
this.distThre=DEFAULT_DISTTHRE;
}
/**
* @param L1
* @param L2
* @param dist_thre
*/
public TrajectoryLCSS(Coordinate[] L1,Coordinate[] L2,double dist_thre) {
this(L1, L2);
this.distThre=dist_thre;
}
/**
* 动态规划计算所有子问题
* @return
*/
public int[][] getTypeMatrix(){
int[][] type=new int[L1.length+1][L2.length+1];
for(int i=L1.length-1;i>=0;i--) {
for(int j=L2.length-1;j>=0;j--) {
if(isClose(L1[i],L2[j])){
System.out.println(L1[i]);
System.out.println(L2[j]);
type[i][j]=type[i+1][j+1]+1;
commonLen++;
}else {
type[i][j]=Math.max(type[i][j+1], type[i+1][j]);
}
}
}
return type;
}
/**
* 查看两点是否可以判定为同点
* @param p1
* @param p2
* @return
*/
public boolean isClose(Coordinate p1,Coordinate p2) {
double x_abs=Math.abs(p1.x-p2.x);
double y_abs=Math.abs(p1.y-p2.y);
if(x_abs<distThre&&y_abs<distThre)
return true;
return false;
}
/**
* @return
*/
public Coordinate[] genLCSS() {
int[][] typematrix=getTypeMatrix();
Coordinate[] res = new Coordinate[commonLen];
int i=0,j=0;
int index=0;
while(i<L1.length&&j<L2.length) {
if(isClose(L1[i],L2[j])) {
System.out.println(index);
System.out.println(i);
System.out.println(commonLen);
System.out.println(L1[i]);
System.out.println(L2[j]);
res[index++]=L1[i];
i++;
j++;
}else if(typematrix[i+1][j]>=typematrix[i][j+1]) {
i++;
}else {
j++;
}
}
LCS=res;
matchRatio=this.LCS.length/(double)(Math.min(L1.length,L2.length));
return res;
}
/**
* 更新Ratio
* @return
*/
public double getMatchRatio() {
if(matchRatio==0) {
genLCSS();
}
return this.LCS.length/(double)(Math.min(L1.length,L2.length));
}

public static void main(String[] args) {
Coordinate[] coor1=new Coordinate[5];
coor1[0]=new Coordinate(114.300, 30.1);
coor1[1]=new Coordinate(114.302, 30.101);
coor1[2]=new Coordinate(114.3023, 30.1002);
coor1[3]=new Coordinate(114.30235, 30.1011);
coor1[4]=new Coordinate(114.304, 30.1003);
Coordinate[] coor2=new Coordinate[2];
coor2[0]=new Coordinate(114.301, 30.1002);
coor2[1]=new Coordinate(114.3023, 30.1015);
TrajectoryLCSS lcss=new TrajectoryLCSS(coor1, coor2, 0.001);
Coordinate[] coors=lcss.genLCSS();
System.out.println(lcss.getMatchRatio());
}
}