needleman-wusch-双序列比对needleman-wunsch算法

needleman-wusch-双序列比对needleman-wunsch算法的相关文章

文本比较算法Ⅱ——Needleman/Wunsch算法

在"文本比较算法Ⅰ--LD算法"中介绍了基于编辑距离的文本比较算法--LD算法. 本文介绍基于最长公共子串的文本比较算法--Needleman/Wunsch算法. 还是以实例说明:字符串A=kitten,字符串B=sitting 那他们的最长公共子串为ittn(注:最长公共子串不需要连续出现,但一定是出现的顺序一致),最长公共子串长度为4. 定义: LCS(A,B)表示字符串A和字符串B的最长公共子串的长度.很显然,LSC(A,B)=0表示两个字符串没有公共部分. Rev(A)表示反转

android中如何实现双缓冲铺地图(卡马克算法)

问题描述 想用卡马克算法来铺地图, 现在一点头绪也没用 问问大家~~ 解决方案 已经很清楚了,保存图形区域就可以了...解决方案二:卡马克卷轴算法的引入 上面的算法虽然在一定程度上解决了地图绘制的效率问题,但对于某些资源严重不足的手机,或者由于地图块比较小.循环次数过多的情况,仍然会造成画图时屏幕闪烁.因此,在这种情况下,仍然需要对上述算法做进一步的优化. 不论采用哪种优化算法,一个基本的思路就是尽量减少绘制的次数,从而减少对系统资源的消耗.卡马克卷轴算法就是这样算法的一个经典例子.单方向卷轴

今年双11快递更快了，开了哪些“外挂”？

11月11日23点50分,裘洁下了24小时内的第25单--一只3.6斤的阿拉斯加帝王蟹,299元. 由于担心快递延迟.爆仓等问题,裘洁在购买帝王蟹前非常纠结,再三跟客服确认送达时间不会有误后,才付了款. 让她意外的是,一觉醒来,她的"待收货"商品就变成了19件,物流信息显示为"卖家已发货",并且能够查询到物流单号:而到11月12日中午,裘洁就陆续收到了8个快递包裹. 今年双11的包裹跑得更快了,8.12亿个物流订单,一周时间就基本配送完成.网友神仙格格的话颇具代表性

数据结构之自建算法库——双链表

本文针对数据结构基础系列网络课程(2):线性表中第12课时双链表. 按照"0207将算法变程序"[视频]部分建议的方法,建设自己的专业基础设施算法库. 双链表算法库算法库采用程序的多文件组织形式,包括两个文件: 1.头文件:dlinklist.h,包含定义双链表数据结构的代码.宏定义.要实现算法的函数的声明: #ifndef DLINKLIST_H_INCLUDED #define DLINKLIST_H_INCLUDED typedef int ElemType; typedef s

数据结构实践——循环双链表应用

本文针对数据结构基础系列网络课程(2):线性表的实践项目. [项目- 循环双链表应用] 设非空线性表ha和hb都用带头节点的循环双链表表示.设计一个算法Insert(ha,hb,i).其功能是:i=0时,将线性表hb插入到线性表ha的最前面:当i>0时,将线性表hb插入到线性表ha中第i个节点的后面:当i大于等于线性表ha的长度时,将线性表hb插入到线性表ha的最后面. 请在实现算法时,除项目中给出的特殊要求,其余工作均可利用项目4完成的算法支持. [参考解答](循环双链表的基本运算算法,请参考

文本比较算法Ⅰ——LD算法

在日常应用中,文本比较是一个比较常见的问题.文本比较算法也是一个老生常谈的话题. 文本比较的核心就是比较两个给定的文本(可以是字节流等)之间的差异.目前,主流的比较文本之间的差异主要有两大类.一类是基于编辑距离(Edit Distance)的,例如LD算法.一类是基于最长公共子串的(Longest Common Subsequence),例如Needleman/Wunsch算法等. LD算法(Levenshtein Distance)又成为编辑距离算法(Edit Distance).他是以字符串

文本比较算法Ⅳ——Nakatsu算法

在"文本比较算法Ⅰ--LD算法"."文本比较算法Ⅱ--Needleman/Wunsch算法"中介绍的LD算法和LCS算法都是基于动态规划的.它们的时间复杂度O(MN).空间复杂度O(MN)(在基于计算匹配字符串情况下,是不可优化的.如果只是计算LD和LCS,空间占用可以优化到O(M)). Nakatsu算法在计算匹配字符串的情况下,有着良好的时间复杂度O(N(M-P))和空间复杂度O(N2),而且在采取适当的优化手段时,可以将空间复杂度优化到O(N),这是一个很诱人

文本比较算法Ⅴ——回顾贴，对前面几篇文章的回顾与质疑

文本比较算法Ⅰ--LD算法 文本比较算法Ⅱ--Needleman/Wunsch算法 文本比较算法Ⅲ--计算文本的相似度 文本比较算法Ⅳ--Nakatsu算法 在写了本系列的前面几篇文章之后.有些网友质疑文章的正确性.在仔细的推敲之下,这些网友指正的不无道理.下面举一个反例,来质疑前面文章的正确性. 文本:A:481234781:B:4411327431 先按照LD算法,计算LD矩阵     4 4 1 1 3 2 7 4 3 1   0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 1 0 1

文本比较算法Ⅲ——计算文本的相似度

在"文本比较算法Ⅰ--LD算法"中,介绍了编辑距离的计算. 在"文本比较算法Ⅱ--Needleman/Wunsch算法"中,介绍了最长公共子串的计算. 在给定的字符串A和字符串B,LD(A,B)表示编辑距离,LCS(A,B)表示最长公共子串的长度. 如何来度量它们之间的相似度呢? 不妨设S(A,B)来表示字符串A和字符串B的相似度.那么,比较合理的相似度应该满足下列性质. 性质一:0≤S(A,B)≤100%,0表示完全不相似,100%表示完全相等 性质二:S(A,B