序列比对问题问题要求输入：两个序列A和B，其长度分别为m和n输出：A和B的一种比对形式，其满足惩罚函数f(A,B)值最小。(1) 对A和B之间的每一个空隙匹配，计惩罚分2分；(2)对A和B之间的每一个错配，计惩罚分3分；(3)成功配对不计惩罚分问题分析本题采用动态规划的思想去做对于两个序列A：a1,a2,a3,a4…,anB：b1,b2,b3,b4…,bn在两个序列中当对比到相等元素的时候自然就可
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2023-12-25 12:17:03
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中学学过生物学的人都会知道，生命的奥秘在DNA，它本质上是一个由碱基对组成的长长的序列，科学家们已经在20年前把智人的完整基因测定完毕了。自然，生命的奥秘远没有解开，测定只是第一步，相当于拿到了源代码，后面要查找子序列，寻找模式，互补反向变换，比对等等。大家都希望计算机程序能加速我们对生命的了解。
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2021-07-01 10:38:24
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基因组组装完后需要对基因组序列进行注释。注释前首先得构建基因模型，有三种策略： 同源预测(homology-based prediction)：有一些基因蛋白在相近物种间的保守型高，所以可以使用已有的高质量近缘物种注释信息通过序列联配的方式确定外显子边界和剪切位点基于转录组预测(transcriptome-based prediction)：通过物种的RNA-seq数据辅助注
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2023-08-07 12:12:43
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双指针法比较简单，也就不过多介绍了，不过官方题解的动态规划作法，，作为一个新手，觉得十分的头大， 花了很久也算是搞明白了到底是怎么的一个运作过程， 我会努力写qwq，希望能帮助看到这篇文章的读者理解算法的含义。我会画几个图。。不会画动态图。。我就举两个例子 ，应该就能很好地理解啦。（可以结合图片自行debug一下，我就是用了笨办法，画了个demo的表格，然后自己debug才看明白的。。）1. 题目
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2024-07-02 08:08:12
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DP的本质是对问题划分状态空间进行遍历，然而有些无序性的排列问题条件限制较多，条件难以表达，这时可以尝试将无序性的排列问题转换为有序性的插入问题尝试简化问题，下面来看一下几道例题：POJ2279 Mr Young’s Picture Permutations描述： 有N个学生合影，站成左对齐的k排，每行分别有N1,N2…NK个人，第一排站最后，第k排站之前。 学生身高依次是1…N。在合影时候要求每
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2024-06-04 09:53:28
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题目大概：输入两个字符串，输出其中最长的公共子序列。思路：状态：有两个字符串，就要有两个控制状态的变量a[i][j]。第一个字符串的第i个字符，第二个字符串的第j个字符。b[i]是第一个字符串，c[i]是第二个字符串。子问题：求第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符是不是相等。状态转移方程：第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符有两种情况。
原创
2022-08-10 11:03:17
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原创
2021-07-13 15:53:17
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300. 最长递增子序列 思路 最长上升子序列是动规的经典题目。 dp[i]的定义 dp[i]表示i之前包括i的最长上升子序列。 状态转移方程 位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列 + 1 的最大值。 所以：if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = m ...
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2021-08-18 16:08:00
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1. 最长递增子序列300. 最长递增子序列和子数组不同的是，子数组要求是连续的，子序列只要下标是递增的就可以，这里严格递增的意思是不能有相等的元素，必须一直递增状态表示：以 i 位置为结尾的所有的子序列中最长递增子序列的长度状态转移方程：当枚举到 i 位置时，如果是单个 i 构成的子序列那么 dp[i] 就是 1，如果子序列长度大于 1，就是在 0 ~ j （ 0<= j < i）区
原创
2024-10-23 17:07:08
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# Java动态规划：最长递增子序列
## 一、引言
在计算机科学中，最长递增子序列（LIS）是一个经典的问题。这个问题旨在从一个给定的数字序列中找出最长的递增子序列。动态规划是解决这个类型问题的有效方法，下面我们会详细探讨如何用Java实现这一算法。
## 二、动态规划思路
首先，我们需要一个清晰的流程，以帮助我们分步骤实现这个算法。以下是实现“Java动态规划最长递增子序列”的主要步骤：
原创
2024-10-27 05:20:16
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# 动态规划中的最长递增子序列（LIS）实现
在计算机科学中，**最长递增子序列**问题是一个经典的问题，通过使用动态规划，我们可以有效地求解这一问题。本文将向你介绍如何在Java中实现这个问题，强调每一个步骤和相关代码的解释。
## 1. 问题描述
给定一个整数数组 `nums`，找到其中最长的递增子序列的长度。递增子序列是一个严格递增的序列，这意味着序列的元素是逐步增加的。
例如，对于
原创
2024-10-28 05:55:28
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动态规划—4.1兔子序列
原创
2022-03-10 16:37:21
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# 动态规划与序列比对：Python 实现
动态规划是一种解决复杂问题的方法，尤其适合解决最优化问题。其核心思想是将大问题分解为更小的子问题，通过存储子问题的结果来避免重复计算。序列比对是生物信息学中的一项重要技术，用于比较DNA、RNA或蛋白质序列的相似性。
在本文中，我将介绍动态规划的基本原理，并用Python实现序列比对的示例。我们还将包含类图和关系图，以帮助理解整个过程。
## 动态
# Python 动态规划序列比对
在生物信息学、自然语言处理和计算机视觉等多个领域，序列比对是一项核心技术。序列比对的目标是将两个或多个序列进行比较，以寻找相似之处和差异之处。这种比对可以是基于DNA、RNA、蛋白质序列，或者是文本序列。本文将深入探讨“动态规划”如何应用于序列比对，并附上相关的Python代码示例。
## 动态规划的概念
动态规划是一种将复杂问题分解为更简单子问题的策略。
本文总结了动态规划在子序列问题中的应用，重点分析了最长递增子序列(LIS)、最长公共子序列(LCS)、编辑距离等典型问题的解法。核心思路是通过定义dp数组存储中间结果，避免重复计算，逐步构建最优解。文章详细介绍了状态表示、状态转移方程、初始化、填表顺序和返回值等关键步骤，并提供了多个力扣题目的具体解法代码，包括最长递增子序列、摆动序列、最长斐波那契子序列等。这些解法都遵循动态规划的基本框架，通过合理定义状态和转移方程，在O(n²)或O(n*m)时间复杂度内求解问题。
一，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<ak2<…<akm。求最大的m值。二，问题求解方法一：转化为LCS根据求LCS方法，将
序列L按递增顺序排列，然后存放在数组M中，于是求
序列L的最长递增子
序列就转化成求
序列
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2024-03-13 21:43:53
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WGS(Whole Genome Sequencing)指将物种细胞里面完整的基因组序列全部DNA，检测并排列，此技术几乎能够鉴定出基因组上任何类型的突变。对于人类来说，全基因组测序的价值是极大的，它的信息包含了所有基因和生命特征之间的内在关联性，当然也意味着更大的数据解读和更高的技术挑战。测序，简单来说就是将DNA化学信号转变为计算机可处理的数字信号。第一代测序技术——sanger法Sanger
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2024-01-30 23:28:30
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题目描述：寻找一个数组的最长递增子序列的长度例如：arr=[2,1,6,4,5,2,7,4]那么：函数返回4，因为(1,4,5,7)或者(2,4,5,7)为最长递增子序列，长度为4。[leetcode300]https://leetcode.com/problems/longest-increasing-subsequence/方法一：O(n^2)算法流程：使用一个数组h[],其中h[i]表示原数
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2023-12-12 23:06:28
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生物信息学序列比对算法——动态规划前言一、LCS问题1. 子序列2. 公共子序列二、Needleman Wunsch三、Smith Waterman算法四、算法实现（函数式）五 算法实现（面向对象）aligner.haligner.cppmain.cpp总结 前言序列比对是生物信息学中非常重要的一个概念，对分析生物数据具有不可或缺的作用。目前绝大多数的序列比对工具均包含了基于动态规划的序列比对的
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2023-07-01 15:29:25
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RepeatMasker是一款专门用于基因组重复序列识别注释，并分类统计的软件，几乎用于所有物种。是研究基因组、非编码RNA、转座子和着丝粒领等相关领域的必备软件。很多small RNA, lncRNA与Repeat区有密切关系。之前我在2013在PLOB发布过《RepeatMasker安装方法与使用 》，阅读近7600+。相关百度云中Repbase也被下载几千次。但目前软件和数据库均更新很多次
