寻求技术支持，将一个python函数改写为ddb中可以在状态引擎里使用的函数

def DTWDistance(s1, s2):
    DTW = {}
    for i in range(len(s1)):
        DTW[(i,-1)] = float('inf') #初始化
    for j in range(len(s2)):
        DTW[(-1,j)] = float('inf')
    
    DTW[(-1,-1)] =0
    print(DTW)
    for i in range(len(s1)):
        for j in range(len(s2)):
            dist = (s1[i]-s2[j])**2
            DTW[(i,j)] = dist+min(DTW[(i-1,j)],DTW[(i,j-1)],DTW[(i-1,j-1)])
    return np.sqrt(DTW[len(s1)-1,len(s2)-1])

具体动态时间规整算法(DTW)可以百度，实现代码如上

现需要改成ddb中可以在状态引擎里使用的函数，谢谢。

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默认排序时间排序

2 个回答

peter 2023-07-14 16:09

def index(i, j){return string(i) + "," +string(j)}

def DTWDistance(s1, s2){
    inf = 999999999999
    DTW = dict(STRING, DOUBLE)
    sizeS1 = size(s1)
    sizeS2 = size(s2)
    for(i in 0:(sizeS1)) DTW[index(i, -1)] = inf
    for(j in 0:(sizeS2)) DTW[index(-1, j)] = inf
   
    DTW["-1,-1"] =0
    print(DTW)
    for (i in 0:(sizeS1)){
        for (j in 0:(sizeS2)){
            dist = square(s1[i]-s2[j])
            DTW[index(i, j)] = dist+min([DTW[index(i-1, j)], DTW[index(i, j-1)],  DTW[index(i-1, j-1)]])
        }
    }
    print(DTW)
    return sqrt(DTW[index(s1.size()-1, s2.size()-1)])
}

s1 = 1..10

s2 = 1..5

DTWDistance(s1, s2) //497.05

wfHuang 2023-07-14 17:15

@jit

def DTWDistance2(s1, s2){

inf = 999999999999

size1=size(s1)

size2=size(s2)

if(size1 * size2 < 0){

return -1.0 //overflow

}

dtw = array(DOUBLE, size1*size2)

for(i in 0:size(s1)) dtw[i*size2] = inf

for(j in 0:size(s2)) dtw[j*size1] = inf

dtw[0]=0

for (i in 1:size(s1)){

for (j in 1:size(s2)){

dist = square(s1[i]-s2[j])

dtw[i*size2+j]= dist+min([dtw[(i-1)*size2+j], dtw[i*size2+j-1], dtw[(i-1)*size2+j-1]])

}

//print(dtw)

return sqrt(dtw[(size1-1)*size2 + size2-1])

}

s1=1..1000

s2=1..5000

DTWDistance2(s1, s2)

寻求技术支持，将一个python函数改写为ddb中可以在状态引擎里使用的函数

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