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算法序列

以下给出百度百科的解释“排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的随意序列,又一次排列成一个keyword有序的序列。” 为了提高计算机的执行效率,人们不断改进各种排序算法。这些算法从不同的角度展示了算法设计的某些重要原则和技巧。 加上自己的理解将各自算法的核心用尽量简单的一句话画出的一张思维导图: 4.这样做的优点 仅仅要知道各自算法的性能特点,包含时间复杂度、空间复杂度和稳定性,才干选择合适的算法解决这个问题,从而提高算法计算的效率 以下是各种算法的性能參数表: 谁刚开始学习。如果有什么错误,我们对此表示欢迎相互交流。 版权声明:本文博客原创文章。博客,未经同意,不得转载。

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序列比对(七)序列比对之线性空间算法

一般而言,运用动态规划算法进行序列比对对内存空间的要求是 O(mn) 阶的,本文介绍了一种线性空间要求的序列比对方法。 前文如《序列比对(一)全局比对Needleman-Wunsch算法》所介绍的运用动态规划算法进行序列比对时,对内存空间的要求是 O(mn) 阶的。 图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 但是如果要求回溯呢,是否有一种线性空间算法来进行序列比对呢?前人已经给出了多种算法。 其中一种在《生物序列分析》一书中给出,描述如下: ? 图片内容引自《生物序列分析》 如图中所说,关键点就是找到v值,然后通过不断的分划,最终得到全部的比对序列。本文给出了这种算法的一种代码实现。 与 O(mn) 阶的算法相比,这种算法只能得到其中一种最佳比对方式,而无法得到所有的可能。 代码运行的效果: ?

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    序列比对(27)BWT算法

    本文介绍了BWT算法。 bwa是目前最流行的二代测序比对工具,其中就用到了BWT算法。 BWT(Burrows-Wheeler Transform)算法是一种数据转换算法,它将一个字符串中的相似字符放在相邻的位置,以便于后续的压缩。 简要回顾 BWT算法可以分为编码和解码两部分。 ++n); 89 printf("The original str: %s\n", r); 90 free(L); 91 free(r); 92} 小结 本文比较详细地介绍了BWT算法

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    回溯算法:递增子序列

    ,递增子序列的长度至少是2。 思路 这个递增子序列比较像是取有序的子集。而且本题也要求不能有相同的递增子序列。 这又是子集,又是去重,是不是不由自主的想起了刚刚讲过的回溯算法:求子集问题(二)。 在回溯算法:求子集问题(二)中我们是通过排序,再加一个标记数组来达到去重的目的。 而本题求自增子序列,是不能对原数组进行排序的,排完序的数组都是自增子序列了。 「所以不能使用之前的去重逻辑!」 「本题只要同层重复使用元素,递增子序列就会重复」,而回溯算法:求子集问题(二)中是排序之后看相邻元素是否重复使用。 每天8:35准时推送一道经典算法题目,推送的每道题目都不是孤立的,而是由浅入深,环环相扣,帮你梳理算法知识脉络,轻松学算法

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    算法【最大子序列问题】

    问题描述:         (这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的)          输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合         例如说 1 , 2 ,3          那么他的子序列就是 【 [1,2,3] [1,2] [1,3] [2,3] [ 1 ] [2 ] [

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    ☆打卡算法☆LeetCode 60、排列序列 算法解析

    一、题目 1、算法题目 “给定n和k,返回第k个排列。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接:60. 排列序列 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给出集合 [1,2,3,...,n],其所有元素共有 n! 种排列。 按大小顺序列出所有排列情况,并一一标记,当 n = 3 时, 所有排列如下: "123" "132" "213" "231" "312" "321" 给定 n 和 k,返回第 k 个排列。

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    贪心算法:摆动序列

    ❝本周讲解了贪心理论基础,以及第一道贪心的题目:贪心算法:分发饼干,可能会给大家一种贪心算法比较简单的错觉,好了,接下来几天的题目难度要上来了,哈哈。 ❞ 376. 少于两个元素的序列也是摆动序列。 例如, [1,7,4,9,2,5] 是一个摆动序列,因为差值 (6,-3,5,-7,3) 是正负交替出现的。 相反, [1,4,7,2,5] 和 [1,7,4,5,5] 不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。 给定一个整数序列,返回作为摆动序列的最长子序列的长度。通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得子序列,剩下的元素保持其原始顺序。 就酱,「代码随想录」值得介绍给身边每一位学习算法的同学!

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    算法之美——魔鬼序列

    那么我们该怎么设计算法呢? 哈哈,这太简单了,用递归算法很快就算出来了! (2)算法设计 首先按照递归表达式设计一个递归算法,见算法1-8。 算法复杂度如何? 能否改进算法? (3)算法验证分析 第一个问题毋庸置疑,因为算法1-8是完全按照递推公式写出来的,所以正确性没有问题。那么算法复杂度呢? 算法1-8的时间复杂度属于爆炸增量函数,这在算法设计时是应当避开的,那么我们能不能改进它呢? 算法仍然是按照F(n)的定义,所以正确性没有问题,而时间复杂度却从算法1-8的指数阶降到了多项式阶,这是算法效率的一个巨大突破! 因此,我们可以采用迭代法进行算法设计,见算法1-10。

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    算法-求最大子序列

    原理: 设sum<=0,那么后面的子序列肯定不包含目前的子序列,所以令sum = num;如果sum > 0对于后面的子序列是有好处的。

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    Python算法题----逆序列

    有这样一个列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]编程实现该列表逆序排列,将其变为[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1...

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    量子退火 DNA 序列组装算法

    然而,这受到当前处理算法的缓慢和计算要求的阻碍,这就需要开发更有效的算法。有一条赛道目前的研究探索还不够深入,那就是使用量子计算。 华沙理工大学的研究人员提出了从头组装算法的概念证明,使用基因组信号处理方法,通过计算 Pearson 相关系数来检测 DNA 读数之间的重叠,并将组装问题制定为优化任务(旅行推销员问题)。 实验是使用人工生成的数据和来自模拟器的 DNA 读数进行的,实际的生物体基因组用作输入序列。目前来看,这项工作是少数使用实际生物序列来研究量子退火器上的从头组装任务的工作之一。 下一步可能是开发一种严格致力于从头组装任务的混合算法,利用其特异性(例如重叠布局共识图的稀疏性和有界度)。

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    算法基础-最长递增子序列

    【问题1】最长递增子序列问题 【问题描述】设L=<a1,a2,…,an>是n个不同的实数的序列,L的递增子序列是这样一个子序列Lin=<ak1,ak2,…,akm>,其中k1<k2<…<km且aK1< 采用一个数组temp[]保存 以当前元素结尾的最长递增子序列长度,最后求出全局最优解 更新最长递增子序列的条件:a[i]>a[j] (i>j) 且前一个递增序列长度大于等于当前递增序列长度 动态规划: 代码(不重复的子序列) C++ #include<iostream> #define MAX 100 using namespace std; int main() {     int num[MAX

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    时间序列分析算法【R详解】

    当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型。大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流量,竞争地位和更多的东西。然而很多人并不了解的时间序列分析这个领域。 平稳序列 判断一个序列是不是平稳序列有三个评判标准: 1. 均值 ,是与时间t 无关的常数。下图(左)满足平稳序列的条件,下图(右)很明显具有时间依赖。 ? 因此红色序列的协方差并不是恒定的。 ? 我们为什么要关心平稳时间序列呢? 除非你的时间序列是平稳的,否则不能建立一个时间序列模型。 接下来就看看时间序列的例子。 2、使用R探索时间序列 本节我们将学习如何使用R处理时间序列。这里我们只是探索时间序列,并不会建立时间序列模型。 这里我们对这个序列做求对数。第二我们需要解决序列的趋势性。我们通过对时序序列做差分。现在,我们来检验最终序列的平稳性。

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    量子退火 DNA 序列组装算法

    然而,这受到当前处理算法的缓慢和计算要求的阻碍,这就需要开发更有效的算法。有一条赛道目前的研究探索还不够深入,那就是使用量子计算。 华沙理工大学的研究人员提出了从头组装算法的概念证明,使用基因组信号处理方法,通过计算 Pearson 相关系数来检测 DNA 读数之间的重叠,并将组装问题制定为优化任务(旅行推销员问题)。 实验是使用人工生成的数据和来自模拟器的 DNA 读数进行的,实际的生物体基因组用作输入序列。目前来看,这项工作是少数使用实际生物序列来研究量子退火器上的从头组装任务的工作之一。 下一步可能是开发一种严格致力于从头组装任务的混合算法,利用其特异性(例如重叠布局共识图的稀疏性和有界度)。

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    ☆打卡算法☆LeetCode 115、 不同的子序列 算法解析

    一、题目 1、算法题目 “给定一个字符串s和字符串t,计算s的子序列中t出现的个数。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接: 115. 不同的子序列 2、题目描述 给定一个字符串 s 和一个字符串 t ,计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。 字符串的一个 子序列 是指,通过删除一些(也可以不删除)字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。 (例如,"ACE" 是 "ABCDE" 的一个子序列,而 "AEC" 不是) 题目数据保证答案符合 32 位带符号整数范围。 = t[i] , dp[i][j] = dp[i][j-1] 通过动态方程,最终计算得到dp[0][0]即为在s的子序列中t出现的个数。

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    ☆打卡算法☆LeetCode 128. 最长连续序列 算法解析

    一、题目 1、算法题目 “给定一个未排序的整数数组,找出数字连续的最长序列的长度。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接: 128. 最长连续序列 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个未排序的整数数组 nums ,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。 请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。 示例 1: 输入: nums = [100,4,200,1,3,2] 输出: 4 解释: 最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。 最长连续序列必然有这样的规律:x,x+1,x+2,...,x+n,长度为n。 但是这样会导致算法时间复杂度到达O(n2),也就是一层枚举,一层匹配,无法满足题目要求。 也就是只有一个数是连续序列的第一个数的情况下才会进行内层循环,然后在内层循环中匹配连续序列中的数。

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    LCS 算法 最长公共子序列

    最长公共子序列不需要在原序列中占用连续的位置 #include <iostream> #include <string> #include <cstring> #include <vector

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    算法:最长公共子序列(LCS)

    字符子序列:指的是字符串中不一定连续但先后顺序一致的n个字符,即可以去掉字符串中的部分字符,但不可改变其前后顺序。如abcdefg中,acdg、bdf 是它的子序列,而bac、dbfg则不是。 公共子序列:如果序列 C 既是序列 A 的子序列,同时也是序列 B 的子序列,则称它为序列 A 和序列 B 的公共子序列。 LCS 是 Longest Common Subsequence 的缩写,即最长公共子序列。一个序列,如果是两个或多个已知序列的子序列,且是所有子序列中最长的,则为最长公共子序列

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    面试常见算法——连续子序列问题

    好了回到正题,不知道大家面试的时候有没有遇到过这种问题,“最长子序列”,“最多子序列”,“连续子序列”等问题,最近刷题的时候刷到一道挺有意思的题: 题目描述 给定一个整数数组,你需要寻找一个连续的子数组

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