# DNA匹配python算法实现
## 1. 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现DNA匹配算法。DNA匹配是一种用于比较DNA序列之间相似性的算法。我们将通过以下步骤来实现这个算法：
1. 输入两个DNA序列
2. 比较两个序列
3. 计算相似性得分
4. 输出结果
## 2. 实现步骤
下面的表格将展示整个算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-09-16 17:30:25
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参考：http://www.biggorilla.org/zh-hans/walkt/ 使用Magellan进行数据匹配过程如下： 假设有两个数据源为A和B， A共有四列数据：（A_Column1，A_Column2，A_Column3，A_Column4） B共有五列
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2023-08-21 15:31:12
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一、斐波那契数列（递归VS动态规划）1、斐波那契数列——递归实现（python语言）——自顶向下递归调用是非常耗费内存的，程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n)，当n很大时，程序运行很慢，甚至内存爆满。1 def fib(n):
2 #终止条件，也就是递归出口
3 if n == 0 or n == 1:
4 return 1
5 else:
6
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2023-07-24 14:33:51
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二分查找：def BiSearch(li:[],key): length = len(li)
原创
2022-09-23 13:33:47
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冒泡：def
原创
2022-09-23 13:34:00
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这次写一下算法方面的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。 一： 首先我们先上一下模板匹配的理论及其公式描述： 模板匹配是通过在输入图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，并且可以利用函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工业应用中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进行具体的处
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2023-09-08 11:20:49
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Rabin-Karp算法（简称RK算法）Rabin-Karp算法的思路是将字符串的比较转换成数字的比较。比较两个长度为m的字符串是否相等需要O(m)的时间，而比较两个数字是否相等通常可以是Ɵ(1)。为了将字符串映射到对应的数字，故此需要用到哈希函数。我们都知道开放寻址法的哈希函数(open addressing)是可能遇到冲突的。对于这个问题来说冲突意味着虽然两个字符串的哈希值是一样的，但是这两个
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2023-06-17 17:01:40
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python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。#!/usr/bin/python
# -*- codi
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2023-06-30 08:59:32
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单词匹配模式一、问题描述二、涉及知识点三、问题分析四、代码构建五、运行调试五、相关知识补充一、问题描述给定两个字符串，一个是单词模式字符串，另一个是目标字符串。之后检查目标字符串是否为给定得单词模式，即求目标字符串中单词出现的规律是否和单词模式字符串中的规律相同。例如：单词模式字符串为“—二二一”，目标字符串为“苹果香蕉香蕉苹果"，二者得规律一样，匹配成功。二、涉及知识点python中的输入输出模
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2024-06-11 00:18:35
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python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。代码如下:#!/usr/bin/python# -*-
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2023-07-05 01:20:05
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逆向最大匹配方法逆向最大匹配分词是中文分词基本算法之一，因为是机械切分，所以它也有分词速度快的优点，且逆向最大匹配分词比起正向最大匹配分词更符合人们的语言习惯。逆向最大匹配分词需要在已有词典的基础上，从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的i个字符（分词所确定的阈值i）作为匹配字段，若匹配失败，则去掉匹配字段最前面的一个字，继续匹配。而且选择的阈值越大，分词越慢，但准确性越好。逆向最大匹配算
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2024-06-10 10:59:27
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# Python 匹配算法实战指南
## 引言
在许多应用中，匹配算法起着至关重要的作用，比如在招聘系统中将公司与候选人匹配，或是在电子商务平台上推荐商品给用户。本文将指导你如何用Python实现一个简单的匹配算法。
## 流程概述
在实现匹配算法之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是一个简单匹配算法的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义
原创
2024-08-17 04:37:57
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聚类含义定义：聚类，也叫做聚类分析，依据对象的属性，将相似的对象归位一类。聚类，就是寻找发生数据之间内在联系的方法。 分类：从聚类的类型来讲，一般有结构性聚类、分散性聚类、密度聚类等。结构性聚类是指，可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上是以单个对象开始，不断与周围相近的对象进行融合，最终将全部数据分成多种类别。而从上至下算法则恰恰相反，它先将全部数据当作一个整体，然后逐渐分小。在结构性聚
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2023-09-02 09:26:52
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function pair(str) {//定义DNF匹配对 var fr=["A","T","C","G"]; var ed=["T","A","G","C"];//初始化 var array=[];//将字符串转为数组 str=str.split('');//使用遍历 str.forEach(function(val
原创
2021-11-16 15:25:17
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描述 一个DNA序列由A/C/G/T四个字母的排列组合组成。G和C的比例（定义为GC-Ratio）是序列中G和C两个字母的总的出现次数除以总的字母数目（也就是序列长度）。在基因工程中，这个比例非常重要。因为高的GC-Ratio可能是基因的起始点。给定一个很长的DNA序列，以及限定的子串长度N，请帮助研究人员在给出的DNA序列中从左往右找出GC-Ratio最高且长度为N的第一个子串。 DNA序列为A
原创
2023-03-14 18:21:53
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BWT（Burrows-Wheeler Transform）是一种常用的数据压缩算法，适用于DNA数据的压缩。在本文中，我将教你如何使用Python实现BWT DNA数据压缩算法。
## BWT DNA数据压缩算法的流程
要实现BWT DNA数据压缩算法，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 将DNA序列进行循环旋转，并按字典序排序 |
原创
2024-01-29 08:36:48
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参考：
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/49272032]
[https://zhuanlan.zhihu.com/p/159055657]
此部分的学习内容和之前学习的三维重建笔记——稠密重建有联系，可结合起来看。
双目立体匹配中主要可以分为基于灰度的匹配算法和基于特征匹配算法。
一般基于灰度匹配为建立每个点对应的匹配关系，并计算出每个点的视差，一般称之为密集匹配；而
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2024-01-05 14:02:59
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常用的图像相似度比较有三种哈希算法：1.均值哈希算法 aHash 2.差值哈希算法 dHash 3.感知哈希算法 pHash均值哈希算法 步骤 1.缩放：图片缩放为 8*8 ，保留结构，除去细节。 2.灰度化：转换为灰度图。 3.求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。 4.比较：像素值大于平均值记作 1 ，相反记作 0 ，总共 64 位。 5.生成 hash ：将上述步骤生成的 1 和 0 按顺序
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2023-12-09 16:00:06
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前向分词最大匹配算法理论介绍分词是自然语言处理的一个基本工作，中文分词和英文不同，字词之间没有空格。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。可以将中文分词方法简单归纳为：基于词表的分词方法基于
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2024-06-06 19:48:57
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一、内容简介之前分享过一篇博文——《用Python将火星，百度坐标转WGS84坐标》，之后在GitHub上也看到了相关的数据偏移的完整算法(包括WGS84转GCJ02、WGS84转BD09、GCJ02转BD09、BD09转GCJ02、BD09转WGS84、GCJ02转WGS84及使用百度及高德地图的接口将WGS84坐标转为GCJ02或BD09坐标，原文地址为：https://github.com/
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2023-10-18 17:46:49
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