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…

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…

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…

    昨天的问题方案一:寻找hash函数,可行性极低.方案二:载入内存,维护成一个守护进程的服务.难度比较大.方案三:使用前5位来索引,由前3位增至前5位唯一性,理论上是分拆记录扩大100倍,但可以就地利用mysql,最易行.方案四:使用方案三,但增加一个表以减少冗余,但代价新开一个表,并且每次查询都select join两个表. 研究了 求最长公共子串问题,顺便研究了字符串匹配 字符串匹配的Boyer-Moore算法http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05…

From:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/117167 1.先科普下最长公共子序列 & 最长公共子串的区别: 找两个字符串的最长公共子串,这个子串要求在原字符串中是连续的.而最长公共子序列则并不要求连续. 2.最长公共子串 其实这是一个序贯决策问题,可以用动态规划来求解.我们采用一个二维矩阵来记录中间的结果.这个二维矩阵怎么构造呢?直接举个例子吧:"bab"和"caba"(当然我们现在一眼就可以看出来最长公共子串是…

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…

出处 http://segmentfault.com/blog/exploring/ 本章讲解:1. LCS(最长公共子序列)O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:2. 与之类似但不同的最长公共子串方法.最长公共子串用动态规划可实现O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:还可以进一步优化,用后缀数组的方法优化成线性时间O(nlogn):空间也可以用其他方法优化成线性.3.LIS(最长递增序列)DP方法可实现O(n^2)的时间复杂度,进一步优化最佳可达到O(nlogn)…

问题描述: 这个问题其实很容易理解.就是给你两个序列X={x1,x2,x3......xm} Y={y1,y2,y3......ym},要求找出X和Y的一个最长的公共子序列. 例:Xi={A, B, C, B, D, A}    Yj={B, C, A, B, A}  求得 Z={B, C, B, A} 问题详解: 那么问题来了,我们如何去求解出最终的过程呢?既然是复习周,那我就开门见山,直接用DP算法去解决这个问题. 分析:该问题具有最优子结构的性质. 这里我们使用上面的那个例子:我们此时倒着…

软件安全的一个小实验,正好复习一下LCS的写法. 实现LCS的算法和算法导论上的方式基本一致,都是先建好两个表,一个存储在(i,j)处当前最长公共子序列长度,另一个存储在(i,j)处的回溯方向. 相对于算法导论的版本,增加了一个多分支回溯,即存储回溯方向时出现了向上向左都可以的情况时,这时候就代表可能有多个最长公共子序列.当回溯到这里时,让程序带着存储已经回溯的字符串的栈进行递归求解,当走到左上角的时候输出出来 # coding=utf-8 class LCS(): def input(self…