BWA基础用法参见:序列比对之BWA 官网:Burrows-Wheeler Aligner (https://bio-bwa.sourceforge.net/)
kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处,bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n)
作为一个PROGRAMMER,可能每天你都在使用 Git 或 SVN 管理你所参与项目的代码。每当你提交自己修改后的代码、复读同事写的程序或排查程序异常行为的时候,比较和阅读两个版本代码之间的差异是必不可少的工作。
给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置(下标从 0 开始)。如果不存在,则返回 -1 。
KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练,但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂,很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最详细的方式配图介绍KMP算法及其改进。文章的开始我先对KMP算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬,懂得这个算法的流程后你真的不得不佩服他们的聪明才智。
总共分为4部,只有在用户重新登录时才会再次签发新的token,如果原token没有超过过期时间,也是有效的,并且会在每个需要登录的接口中客户端会携带token与服务端校验
字符串的模式匹配是NLP领域的基础任务,可以帮助我们在大量的文本内容中快速找到需要的文本信息,比如在文章中搜索关键词的位置和数量。
在面试算法题中,字符串是经常出现的类型。而字符串类型中回文出镜率相当高,在查找回文的问题中出现了一系列相当烧脑但却又精彩纷呈,非常值得研究和欣赏的算法,我们这次研究的mamache算法就是一例。它设计巧妙,而且效率很高,研究它能让人有一种回味无穷的感觉。
这里函数里不知道这个[esi+60h]和[esi+64h],通过动态调试执行可知,这里是分别获取的用户名和ID号,然后验证逻辑就很简单了,用户名和ID号需要是倒序的即可
我们其中可以优化的点就是i的位置更新,我们可以根据p字符串的特性来判断i在失败后最近可以移动到哪个点位!
字符串匹配是搜索算法的基础,也是数据结构中一个十分有用的算法分支,我在学习KMP和BMBC算法的时候就觉得听的云里雾里,但经过一些实操和分析不难发现,这几个算法都是很好理解,并且对算法有很务实启发的。
在正则表达式匹配规则中:.代表任意一个字符;* 代表它前面的字符可以出现任意次(含0次)。例如:字符串dpaaab与规则d.a*b匹配(所有字符匹配模式)。
BWA-MEM是李恒大神于2010在bioinformatics发布的一款比对软件
网络信息中充满大量的字符串,对信息的搜寻至关重要,因此子字符串查找(即字符串匹配)是使用频率非常高的操作:给定一段长度为N的文本和长度为M的模式字符串(N≥M),在文本中找到一个和模式串相匹配的子串。由这个问题可以延伸至统计模式串在文本中出现的次数、找出上下文(和该模式串相符的子字符串周围的文字)等更复杂的问题。
KMP 算法可以说是字符串匹配算法中最知名的算法了,KMP 算法是根据三位作者(D.E.Knuth,J.H.Morris 和 V.R.Pratt)的名字来命名的,算法的全称是 Knuth Morris Pratt 算法,简称为 KMP 算法。
我们在讲解不经意传输(Oblivious Transfer,OT)的文章(安全多方计算(1):不经意传输协议)中提到,利用n选1的不经意传输可以解决百万富翁问题(两位富翁Alice和Bob在不泄露自己真实财富的情况下比对出谁更有钱),过程如图1所示,具体过程不再展开描述。
假设现在我们面临这样一个问题:有一个文本串S,和一个模式串P,现在要查找P在S中的位置,怎么查找呢?
Given a string s, find the longest palindromic substring in s. You may assume that the maximum length of s is 1000.
有小伙伴在面试遇到了这个问题,乍一看如果使用使用字符串方法indexof,substring,很简单容易实现,但如果不使用这些方法,怎么样才能实现这个需求呢
到了上一层:看到的是个窗口过程函数,这里在比对消息码,这里弹窗往上有个DialogBoxParamA的调用,应该就是创建Register对话框的函数,所以跟进这里的窗口过程
当我们需要从文档中查找某个关键词时,就用到了子字符串查找技术。比如在某个数据库导出文档中想要查找所有用户的密码,想在一个学长给的word题库中查找你正在做的检测题的答案。就像上边这个表格,我们想要在字符串文本中查找模式所在位置,并返回这个位置给用户。这个功能是怎么实现的呢? 我们可以简单暴力的来实现,从头开始一个字符一个字符的比较字符串文本和模式,如果匹配失败,再从字符串文本的下一个位置开始跟模式从头比较,重复这个过程,如果成功,则返回模式在字符串中的起始位置。
我们把字符串、数组、正则、排序、递归归为简单算法。接下来系列里,将系列文章里将为大家逐一介绍。
其实这个问题可以放在序列比对专题的最开始,只是笔者是个新手,所以当初只是照《生物序列分析》教材的进度写的,教材是直接从全局比对开始讲的。Anyway,我们在本文介绍也不迟。
Tech 导读 本文介绍了几个常见的匹配算法,通过算法过程和算法分析介绍了各个算法的优缺点和使用场景,并为后续的搜索文章做个铺垫;读者可以通过比较几种算法的差异,进一步了解匹配算法演进过程以及解决问题的场景;KMP算法和Double-Array TireTree是其中算法思想的集大成者,希望读者重点关注。 01 前言 上文探究了数据结构和算法的一些基础和部分线性数据结构和部分简单非线性数据结构,本文我们来一起探究图论,以及一些字符串模式匹配的高级数据结构和算法。《搜索
本文讲述的是Boyer-Moore算法,Boyer-Moore算法作为字符串搜索算法,兴趣之下就想了解这个算法,发现这个算法一开始还挺难理解的,也许是我理解能力不是很好吧,花了小半天才看懂,看懂了过后就想分享下,因为觉得这个算法真的挺不错的,以前一直以为字符串搜索算法中KMP算很不错的了,没想到还有更好的,Boyer-Moore算法平均要比KMP快3-5倍。 下面是我对该算法的理解,参考了一些关于该算法的介绍,里面每一张图都画的很认真,希望能讲清楚问题,有什么错误、疑问或不懂的地方麻烦大家一定要提出来,共同
文本是我们接触最多的一种数据格式了。随着互联网生产的UGC(user gernerate content)越来越多,对文本的处理需求也越来越多。 闲话少说,我们来看下字符串的文本匹配都有哪些有趣的算法。
机器学习(十)——使用决策树进行预测(离散特征值) (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、绘制决策树 决策树的一大优点是直观,但是前提是其以图像形式展示。如果是{'color': {9: 'yes', 2: {'fly': {0: 'no', 1: {'big': {0: 'no', 1:'yes'}}}}, 3: 'no'}}这种类型的决策树,不够直观。 这就是绘制决策树的目的。 绘制决策树,需要用到python的matplotlib类库,其带有丰富的注解、绘图等功能。我希望更加专注于算法本身,而
本文介绍了什么是程序员的内功——算法以及其重要性。算法是程序的核心,它能够高效地解决问题。文章通过一些例子详细讲解了算法的概念和其具体实现,并探讨了算法对于程序员的职业发展以及日常生活中的影响。
有一个多行字符串,每行开头会用空格来表示它的层级关系,每间隔一层它的空格总数为2,如何将它转为json格式的树型数据?本文就跟大家分享下这个算法,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
编辑距离的求解过程和全局比对是十分相似的(关于全局比对,可以参见前文《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》),都需要全部符号参与比对,都允许插入、缺失和错配。所以,编辑距离可以用动态规划算法求解,其迭代公式是:
点击关注公众号,Java干货及时送达 作者:何甜甜在吗 链接:https://juejin.cn/post/6916150628955717646 写在前面 在介绍具体方案之前,首先先介绍一下常见的加密算法。加密算法可以分为三大类: 对称加密算法 非对称加密算法 Hash算法 对称加密算法 加密和解密使用相同的密钥。对称加密算法加密解密速度快,但安全性较差 常见的对称加密算法:DES、3DES、DESX、Blowfish、IDEA、RC4、RC5、RC6和AES 非对称加密算法 加密和解密使用不同的密钥
前文《序列比对(23)最长公共子字符串》介绍了如何求解两个字符串的最长公共子字符串,本文将介绍如何求解两个字符串的最长公共子序列。二者听起来很像,所以我们首先得说明一下子字符串和子序列的区别。
上节我们描述了正则表达式的规则,有过一些编程经验的同学或许都用过正则表达式功能,通常使用它来检验特定格式的字符串,例如检验输入的邮箱是否合法等。当然大多数时候我们只要“调用”即可,但对于要做编译器而言,我们必须自己实现正则表达式引擎的功能。
注意:动态规划和BLAST适用于不同比对情况。前者适合较少量序列间比对,BLAST适合从一组大量序列中搜索与查询相似的序列
数据结构中,字符串要单独用一种存储结构来存储,称为串存储结构。这里的串指的就是字符串。
所谓全局比对算法,就是根据一个打分矩阵(替换矩阵)计算出两个序列比对最高得分的算法。关于它的介绍网上已经非常多了,我们只需看看其中的关键点及实现代码。
程序未对输入的密码进行长度检测,接收密码的缓冲区只有8,而输入的密码最长可以输入1024。判断密码是否正确的变量authenticated存储在栈中,当输入的密码长度大于8时,输入的字符串将冲破缓冲区,淹没authenticated所处的位置。当密码错误时authenticated的值是1,正确的时候authenticated的值是0.这就意味着我们可以构造一个合适的输入字符串来改变判断结果。
串(String)是由零个或多个字符串组成的有限序列,一般记为 s = ‘a1a2…an’ (n ≥ 0) 其中,s是串名,单引号括起来的字符序列是串的值,ai(1 ≤ i ≤ n)可以是字母,数字或者其他字符,n为串的长度。
还记得 2011 年 CSDN 的“脱库”事件吗?当时,CSDN 网站被黑客攻击,超过 600 万用户的注册邮箱和密码明文被泄露,很多网友对 CSDN 明文保存用户密码行为产生了不满。如果你是 CSDN 的一名工程师,你会如何存储用户密码这么重要的数据吗?仅仅 MD5 加密一下存储就够了吗? 要想搞清楚这个问题,就要先弄明白哈希算法。
LCS (Longest Common Subsequence) 算法 已知字符串str1="网站高并发解决方案",str2="如何解决网站高并发",如何字符串最长公共子串? lcs 算法原理
最简单的方法是对字符串 s 进行一次遍历,并将其中的字母和数字字符进行保留,放在另一个字符串sgood 中。这样我们只需要判断 sgood 是否是一个普通的回文串即可。
在刷了第一道 leetcode 的题以后我一直在思考,怎么才能让小白更清楚的了解到整个算法运行的过程。如果只是单纯的一点点看代码,从中摸清楚整个流程确实还是有一些难度。虽然就一道题来说,代码块并不会很大,但仅凭借变量之间的交换以及断点调试输出结果,还是很难在我们的大脑中形成一个完整的执行流程。
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今天的每日一题是字符串的easy题目,可我还是花了有一二十分钟,许久不刷题手都生了。
哈希算法是一种重要的加密算法,其核心思想是将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值,这个哈希值通常用于验证数据的完整性、索引数据和加速数据查找。
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