sam格式很精炼，几乎包含了比对的所有信息，我们平常用到的信息很少，但特殊情况下，我们会用到一些较为生僻的信息，关于这些信息sam官方文档的介绍比较精简，直接看估计很难看懂。 今天要介绍的是如何通过bam文件统计比对的indel和mismatch信息 首先要介绍一个非常重要的概念--编辑距离 定义：... ...
分类：
其他好文 时间：
2016-10-19 19:15:53
阅读次数：
209
最小编辑距离，动态规划经典题。 Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-28 01:23:20
阅读次数：
159
问题一：字符串s1与字符串s2之间的编辑距离为：将s1转换成s2的最少步数，转换过程可以进行的操作有： 1.插入一个字符 2.删除一个字符 3.替换一个字符 我们用f[i][j]表示s1[0,i]前i个字符组成的字符串，和s2[0,j]前j个字符组成的字符串，之间的编辑距离。若s[i-1]==s[j ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-17 00:14:10
阅读次数：
140
描述： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-12 23:54:51
阅读次数：
218
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 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-09-11 12:52:06
阅读次数：
633
问题描述： 题目描述Edit DistanceGiven two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counte ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-18 19:53:10
阅读次数：
220
http://norvig.com/spell-correct.html 基本原理就是概率统计，亮点是Python的各种特性作者用得出神入化，尤其是获取与word相距编辑距离为2的所有单词，先找出与word编辑距离为2的单词列表list，再找出list[i]对应的编辑距离为2的单词，这就是word编 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-08-12 13:09:41
阅读次数：
727
题意：求出将两个字符串改成一样长度所能形成最大的相似度。 思路：这个可以说是编辑距离的一个变形，编辑距离最终状态时要两个字符串完全一致，这个就是要求长度一样，而且这个只允许插入“—”这一个字符。模仿编辑距离定义状态，dp[i][j]表示将第一个字符串的前i个字符与第二个字符串的前j个字符变为相同长度 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-07-31 17:28:52
阅读次数：
145
UNIX系统下有一个行编辑器ed，它每次只对一行文本做删除一个字符、插入一个字符或替换一个字符三种操作。例如某一行的内容是“ABC”，经过把第二个字符替换成“D”、删除第一个字符、末尾插入一个字符“B”，这三步操作后，内容就变成了“DCB”。即“ABC”变成“DCB”需要经过3步操作，我们称它们的编辑距离为3。现在给你两个任意字符串（不包含空格），请帮忙计算它们的最短编辑距离。...
分类：
其他好文 时间：
2016-07-17 16:05:12
阅读次数：
303
