要素数が10,000程度ということですので、最適化アルゴリズムを使わず、端からデータが一致している数をカウントしてもあまり時間はかからないかと思います。
試してみたサンプルコードは以下です。
x=[0:1:10];
a=[0,0,1,2,2,2,3,4,6,6,6];
b=[0,1,1,2,2,3,4,4,5,5,6];
c=[0,0,2,2,3,4,4,5,6,6,6];
dnb = search_min_delta_n(a, b)
dnc = search_min_delta_n(a, c)
function dn = search_min_delta_n(a, b)
n = size(a, 2) - 1;
b_ex = [zeros(1, n) b ones(1, n)*b(n + 1)];
d = zeros(1, n*2+1);
for ii = 1:n*2+1
b_tmp = b_ex(ii:ii+10);
m = 0;
for jj = 1:11
if a(jj) == b_tmp(jj)
m = m + 1;
end
end
d(ii) = m;
end
dn = (n+1) - find(d == max(d));
end
これにより、
dnb =
1
dnc =
2 1
が得られます。
この結果は、bについては1つずらすと最も重なる合計が多い、cについては1つあるいは2つずらすと最も重なる合計が多い、ということを意味しています。
cの1つずらした場合は意図している結果と異なるかもしれませんが、実際にaとcを1つずらしたものを並べてみると
[0,0,1,2,2,2,3,4,6,6,6] ← a
[0,0,0,2,2,3,4,4,5,6,6] ← cを1つずらしたもの
であり、7ヶ所で一致し、2つずらしたものと一致している値の数は同じです。
いかがでしょうか。
