博客
关于我
bzoj 1966: [Ahoi2005]VIRUS 病毒检测
阅读量:267 次
发布时间:2019-03-01

本文共 580 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

Samuel星球上的探险依然在继续。在星球的南极附近,探险机器人发现了一个巨大的冰湖,并将许多RNA片段运回实验基地。科学家们在研究这些RNA片段时,发现其中含有许多未知的病毒。每个RNA片段都由A、C、T、G四种核苷酸组成,而病毒模板片段则包含通配符*和问号。具体来说,*可以匹配0个或多个任意字符,而?可以匹配任意一个字母。RNA片段如果能与病毒模板片段相匹配,则被视为未知病毒。

例如,假设病毒模板片段为A*G?C。RNA片段AGTC和AGTGTC都能与之匹配,因此被认定为未知病毒。而RNA片段AGTGC则不符合条件。科学家们希望能够筛选出不属于病毒的RNA片段,以便进行进一步的研究。

在分析RNA片段与病毒模板片段的匹配关系时,科学家们采用了动态规划的方法。具体来说,定义f[i][j]为前i位RNA片段与前j位病毒模板片段的匹配情况。通过分析可知,f[i][j]的状态转移方程为:

f[i][j] = max(f[i-1][j-1] + (s_i == t_j),f[i][j-1],f[i-1][j] + (s_i != t_j))

其中,s_i表示RNA片段的第i位,t_j表示病毒模板片段的第j位。

这种方法的时间复杂度为O(n^3),其中n为RNA片段的长度。通过动态规划,科学家们能够高效地判断RNA片段是否为病毒,并筛选出非病毒片段。

转载地址:http://vnza.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
OpenCV中的监督学习
查看>>
opencv中读写视频
查看>>
opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
查看>>
opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
查看>>
opencv之模糊处理
查看>>
Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
查看>>
OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
查看>>
opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
查看>>
OpenCV保证输入图像为三通道
查看>>
OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
查看>>
opencv图像分割2-GMM
查看>>