我有多个时间序列表示为多个整数列表（在主内存中，而不是在数据库中）。我需要在所有系列中执行快速搜索以找到特定模式。
例如，检测[ (0,1), (3,2), (4,1) ](x,y) x = time, y = # series 的模式。
我搜索了模式检测、模式匹配，但似乎有数千种算法，而且我大部分时间都不太明白与我的问题的关系。我可以做第一个想到的想法，例如，对于每个点，根据模式检查特定火车上到下一个点的距离，等等。
我需要从哪里开始的指导，因为我对所有这些研究人员的出版物感到困惑！
非常感谢
尼科
规范：我将进行多次传递，并带有相关的抖动。例如，让我们采用上面定义的模式。对于第一遍，我需要匹配精确的模式。第二遍，我需要匹配抖动为 1 -> [ (0,1), ( 3 +- 1, 2) (4 +- 1, 1) ] 的模式，第二遍 -> [ (0 ,1), (3 +- 2, 2) (4 +- 1, 1) ] 等。抖动最多可达 5 个。只有第一个“事件”（时间，# serie）始终是“恒定的”。
我还需要补充一点，时间序列中的最大时间在 100 000 左右，因此它可以转换为 0 和 1 的“位串”。
编辑：特定时间的价值无关紧要，我什至没有。它只是在不同时间和位置的一系列“事件”（事件发生在哪个系列）。所有事件都是平等的。（论文有时会检测到具有双重价值等的模式，但在这里它是无用的）