ssdts_matching 0.0.3

3.1   popping_greedy_timestamp_match

试图贪婪地匹配两个时间戳序列。时间戳在匹配时从列表中弹出。

在O(M*log(N))中运行，其中M=len(timestamps1)和M=len(timestamps2)。不保证能找到最佳匹配错误，其中错误是匹配对之间的差异之和。

3.2   greedy_timestamp_match

试图贪婪地匹配两个时间戳序列。

在O(M*log(N))中运行，其中M=len(timestamps1)和M=len(timestamps2)。如果得到的匹配是从第一个级数到第二个级数的内射函数，则解是最优误差解，其中误差是匹配对之间的差之和。否则，就不是了。

3.3   dynamic_timestamp_match

用动态规划法优化匹配两个时间戳序列。

在O(M*N)中运行，其中M=len(timestamps1)和N=len(timestamps2)。保证了一个最优解的误差，其中误差是匹配对之间的差之和。

3.4   hybrid_timestamp_match

使用贪婪算法和动态算法寻找两个时间戳序列的最佳匹配。

在O(M*N)中运行，其中M=len(timestamps1)和N=len(timestamps2)，但是如果某些输入可以用贪心算法优化求解，则其平均运行时间比dynamic_timestamp_match要好。保证了一个最优解的误差，其中误差是匹配对之间的差之和。

3.5   vertical_aligned_timestamp_match

匹配两个时间戳序列，方法是按垂直方向（两个序列中具有相同值的时间戳对）对它们进行分区，并使用混合方法匹配每个分区。

在o（m*n）中运行，其中M=len(timestamps1)和N=len(timestamps2)。不保证最优解是错误的，其中错误是匹配对之间差异的总和。

3.6   delta_partitioned_timestamp_match

尝试通过将第一个序列划分成2 * delta分隔的存储桶，并对每个存储桶应用给定的匹配函数（可以使用上述任何函数），将子解组合成匹配来匹配两个给定的时间戳序列。

如果提供的匹配函数产生最佳匹配，则此函数提供的匹配也会产生最佳匹配。该算法不能保证是对称的；以相反的顺序给出相同的两个序列可能会产生不同的匹配。

4.1   Installing for development

克隆：

git clone git@github.com:shaypal5/ssdts_matching.git

以开发模式安装，测试依赖项：

cd ssdts_matching
pip install -e ".[test]"

4.2   Running the tests

要运行测试，请使用：

python -m pytest --cov=ssdts_matching

4.3   Adding documentation

这个项目是使用numpy docstring conventions来记录的，之所以选择它们，是因为它们可能是最广泛传播的约定，它们都得到了sphinx等常用工具的支持，并产生了人类可读的docstring（当然，在我个人看来）。在记录添加到此项目中的代码时，请遵循these conventions。