动态时间规整（DTW）算法是一种用于衡量两个时间序列相似度的经典方法，广泛应用于语音识别、手势识别、金融数据分析等领域。传统DTW算法通过动态规划计算最优对齐路径，但存在计算复杂度高、内存消耗大等缺点。针对这些问题，研究者提出了多种优化方案，包括使用下界函数加速计算（如LB_Keogh）、采用多尺度策略减少计算量、引入并行计算或硬件加速技术提升效率，以及改进约束条件（如Sakoe-ChibaBand、ItakuraParallelogram）以缩小搜索空间。此外，近似DTW和稀疏DTW等方法在保持精度的同时显著降低了计算负担。这些优化使DTW算法能够更高效地处理大规模时间序列数据，同时保持其对齐和相似度度量的核心优势。
