本文介绍基于最长公共子序列的文本比较算法——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序列为ittn(注:最长公共子序列不需要连续出现,但一定是出现的顺序一致),最长公共子序列长度为4. 和LD算法类似,Needleman/Wunsch算法用的都是动态规划的思想,两者十分相似. 举例说明:A=GGATCGA,B=GAATTCAGTTA,计算LCS(A,B). 第一步:初始化动态转移矩阵 Needleman/Wunsch

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

生物信息学原理作业第二弹:利用Needleman–Wunsch算法进行DNA序列全局比对. 具体原理:https://en.wikipedia.org/wiki/Needleman%E2%80%93Wunsch_algorithm. 利用Needleman–Wunsch算法进行DNA序列全局比对 转载请保留出处! 贴上python代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Nov 25 18:20:01 2017 @autho

一.Needleman-Wunsch 算法 尼德曼-翁施算法(英语:Needleman-Wunsch Algorithm)是基于生物信息学的知识来匹配蛋白序列或者DNA序列的算法.这是将动态算法应用于生物序列的比较的最早期的几个实例之一.该算法是由 Saul B. Needlman和 Christian D. Wunsch 两位科学家于1970年发明的.本算法高效地解决了如何将一个庞大的数学问题分解为一系列小问题,并且从一系列小问题的解决方法重建大问题的解决方法的过程.该算法也被称为优化匹配算法

算法见:http://www.cnblogs.com/grenet/archive/2010/06/03/1750454.html 求最长公共子串(不需要连续) #include <stdio.h> #include <string> #define N 100 int max(int a, int b, int c){ return (a>b?a:b)>c?(a>b?a:b):c; } int needleman(char s1[], char s2[]){ i

首先理解题意,回文串的特点:倒序后跟原串相同.故而可以将原串看成向一个回文串在任意位置添加任意字符后形成的字符串,也就是说原串中存在一段未必连续的回文序列. 通过分析可以知道AC本题的核心思路:求出回文序列的长度,用原串的长度减去其长度即可. 要求出回文序列的长度,肯定要利用回文串的特点,故而想到求原串和其反串的最长公共子序列(不一定连续). 所以可以采用文本比较算法中的Needleman/Wunsch算法(动态规划思想): 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

腾讯2017暑期实习生招聘笔试题……做了一个世纪才做出来 //腾讯2017暑期实习生招聘第一道题.做了一个世纪才做出来………………太菜了 /** 题目: 给定一个字符串s,你可以从中删除一些字符,使得剩下的串是一个回文串.如何删除才能使得回文串最长呢? 输出需要删除的字符个数. 输入描述: 输入数据有多组,每组包含一个字符串s,且保证:1<=s.length<=1000. 输出描述: 对于每组数据,输出一个整数,代表最少需要删除的字符个数. 输入例子: abcda google 输出例子: 2

Python多线程问题的资料查找与汇总 声明: 1)本报告由博客园bitpeach撰写,版权所有,免费转载,请注明出处,并请勿作商业用途. 2)若本文档内有侵权文字或图片等内容,请联系作者bitpeach删除相应部分. 3)本文档内容涉及Python的多线程问题,没有介绍多线程的概念,没有介绍多线程的程序模块,只是讨论多线程产生的交织问题,并查找一些材料进行佐证和学习. 4)仅仅作为参考用途,抛砖引玉,不作为证据证明用途,请自行取舍,核实引用. 5)本文的超链接,请不要直接点击,为方便阅读,请选

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

前言: 对于SHA安全散列算法,以前没怎么使用过,仅仅是停留在听说过的阶段,今天在看图片缓存框架Glide源码时发现其缓存的Key采用的不是MD5加密算法,而是SHA-256加密算法,这才勾起了我的好奇心,所以趁着晚上没啥事,来学习一下. 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android数据加密之异或加密算法 SHA加密算

前言: 前面学习总结了平时开发中遇见的各种数据加密方式,最终都会对加密后的二进制数据进行Base64编码,起到一种二次加密的效果,其实呢Base64从严格意义上来说的话不是一种加密算法,而是一种编码算法,为何要使用Base64编码呢?它解决了什么问题?这也是本文探讨的东西? 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android