最短路问题的闭环DNA算法

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多源最短路算法

多源最短路算法

多源最短路算法多源最短路算法是指在图中找出多个起点到各个终点的最短路径的算法。

它是单源最短路算法的扩展,单源最短路算法只能求出一个起点到所有终点的最短路径,而多源最短路算法可以求出多个起点到所有终点的最短路径。

一、问题描述在一个有向带权图中,给定多个起点和终点,求每个起点到每个终点的最短路径。

二、常见算法1. Floyd算法Floyd算法是一种基于动态规划思想的多源最短路算法。

它通过不断地更新两个顶点之间的距离来得到任意两个顶点之间的最短路径。

Floyd 算法时间复杂度为O(n^3),空间复杂度为O(n^2)。

2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种单源最短路算法,但可以通过对每个起点运行一次Dijkstra算法来实现多源最短路。

Dijkstra算法时间复杂度为O(ElogV),空间复杂度为O(V)。

3. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种解决带负权边图上单源最短路径问题的经典动态规划算法。

通过对每个起点运行一次Bellman-Ford算法来实现多源最短路。

Bellman-Ford算法时间复杂度为O(VE),空间复杂度为O(V)。

三、算法实现1. Floyd算法实现Floyd算法的核心思想是动态规划,即从i到j的最短路径可以通过i到k的最短路径和k到j的最短路径来得到。

因此,我们可以用一个二维数组dis[i][j]表示从i到j的最短路径长度,初始化为图中两点之间的距离,如果两点之间没有边相连,则距离为INF(无穷大)。

然后,我们用三重循环遍历所有顶点,每次更新dis[i][j]的值。

代码如下:```pythondef floyd(graph):n = len(graph)dis = [[graph[i][j] for j in range(n)] for i in range(n)]for k in range(n):for i in range(n):for j in range(n):if dis[i][k] != float('inf') and dis[k][j] != float('inf'):dis[i][j] = min(dis[i][j], dis[i][k] + dis[k][j])return dis```2. Dijkstra算法实现Dijkstra算法是一种贪心算法,它通过不断地选择当前起点到其他顶点中距离最小的顶点来更新最短路径。

最短路径算法的弗洛伊德算法的数学归纳法冥想证明-Version-1

最短路径算法的弗洛伊德算法的数学归纳法冥想证明-Version-1

最短路径算法的弗洛伊德算法的数学归纳法冥想证明 Version 1.0我二十年前已了解迪杰斯特拉算法,最近忽有兴趣开发了一款最短路径算法小软件EXE,了却二十年前的心愿。

余庆未了,网上了解了还有多种方法,如A-Star,johnson,bellman,SPFA等算法,其中最感兴趣的是弗洛伊德算法。

百度了,看了很多源码,大同小异。

但对弗洛伊德算法原理,网上讲的,我看后也觉似懂非懂。

利用抗战70周年纪念日放假期间,我闭关冥想,想到了N步的方法,但冥想出来的源码,总比网上讲的多一层循环。

于是继续冥想,想到了要用数学归纳法来证明弗洛伊德算法。

百度下,好似网上暂没这方面资料,于是共享出来,与诸君分享,不知对错也,网上讲到的什么迭代法,总是不太对似的,弗法可能并没有这么简单的:假设顶点数为N,N=4,5,6时,具体的弗法正确性,我就不想验证了。

假设N<=n时,弗法是正确的,如何证明N=n+1时,弗法仍是正确的?先研究下N=n弗法正确时的特性。

N=n时,所有的n个顶点两两组合的边D[i,j],不论虚边实边(直接的称实边,要通过其他顶点的叫虚边,我如此定义先),全部有值,且为最小值最短路径。

N当N=n+1时,新加一点,称最后一点K。

令最后一点K总在循环中排在最后一位,三重循环中都是排在最后一位。

令最外层循环为k,中间层循环为j,最内层循环为i。

定理一:最后一点k若改变i与j之距D[i,j],则所有经过i与j之最短路必同步更新且不分先后。

证明:假设点x经过最短路径D[i,j],D[i,x]=D[i,j]+D[j,x]或D[i,x]=D[i,j]-D[j,x]。

D[i,j]已被替换成为了D[i,k]+D[j,k],而D[j,k]+D[j,x]>=D[k,x]或D[j,k]+D[j,x]>=D[k,x].所以D[i,x]>=D[i,k]+D[k,x],所以x点必被更新,也就是执行松驰操作。

定理二:最后一点k若改变i与j之距D[i,j],则经过i与j之最短路必不经过最后一点k。

基于闭环DNA计算的最大独立集问题的算法

基于闭环DNA计算的最大独立集问题的算法

D NA计算是 目前科研领域 的热点之一,而 D A计算模 N 型 的研究是 D NA 计算研究的主要内容” 。其中闭环 D A N 计算模 型[5 41 -是一种全新的 D NA计算模型 。该计算模型与质
() 4检测实验 。从最终 的反应产物 中读取表示解 的 D A N
序列 。
维普资讯
第3 4卷 第 4期
、| .4 ,t 03






20 0 8年 2月
Fe ua y 0 8 br r 2 0
No. 4
Co mput rEng ne r ng e i ei
l 尊士论文 ・
文章编号:l l-48 084_00一2 文献标识码: 0卜32(0)—o4_l 0 2 0 _ A
粒 D A计算模 型相 比具有很大的优势 , N 并且该计算模型在
解决最大权 匹配 问题、边着色 问题、最小顶点覆盖 问题、排 课表问题等方面 已经有了成功的应用 。本文的主要议题是将 闭环 D A 计算模型应用于对最 大独立集问题 的求解 ,这正 N 是 闭环 D A计算模型成功解 决 NP完全问题 的又一个实例 。 N 在 闭环 D NA 计算算法 的设计阶段主 要考 虑了两个 问题 : () 1选择尽可能少的生化实验来 完成计算 ,本算法的计算过程
cr l iceDNA fte m ̄ i m n e e d n e rblm sp tf r ad.I h lo t o h mu id p n e tstpo e i u o w r n te ag rhm,a d ata l ma i u id p n e tst r o me i n ie h tal xm m n e e d n esae fr d

【国家自然科学基金】_终点控制_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731

【国家自然科学基金】_终点控制_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731

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故障诊断 1 攻击源追踪 1 接入实验 1 微细加工微流体物理参数测量与控制 1 微流控芯片 1 孔径可控 1 大孔容 1 增湿强剂 1 信号处理 1 低成本 1 代谢组学 1 介孔二氧化硅 1 交通工程 1 亚硝酸型同步硝化反硝化 1 中药质量控制 1 中药整体药效评价 1 中药安全评价 1 中医证本质 1 个体化医疗 1 sbbr 1 pca 1 lf炉 1 hopfield神经网络 1 elm 1 ddos 1 allen区间代数 1
科研热词 推荐指数 移动机器人 2 动力学 2 高速加工 1 酿酒酵母 1 遗传规划(gp) 1 进给速度 1 过程控制 1 转炉炼钢 1 转炉 1 路由协议 1 路径规划 1 负载均衡 1 调度 1 诱导单元 1 诱导信息板 1 荧光原位杂交技术(fish) 1 脱碳 1 终点预报 1 终点温度 1 组分含量 1 红波控制 1 粒子群优化算法 1 算法 1 积分约束 1 神经网络 1 碳化铁 1 短程硝化 1 电弧炉 1 瓶颈路口 1 独立成分分析 1 烧结终点(btp) 1 烧结终点 1 烟气 1 炼钢 1 滚动路径规划 1 游离氨(fa) 1 添加剂 1 混合整数规划 1 活动区域 1 水质硬度 1 模糊控制 1 未知环境 1 最优控制 1 易错pcr 1 无线mesh网络 1 数学模型 1 支持向量机 1 排队长度 1 微粒群优化算法 1 微粒群 1 径向基函数神经网络 1 废气温度上升点 1

最短路问题(整理版)

最短路问题(整理版)

最短路问题(short-path problem)若网络中的每条边都有一个权值值(长度、成本、时间等),则找出两节点(通常是源节点与结束点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。

最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管路铺设、线路安装、厂区布局和设备更新等实际问题。

最短路问题,我们通常归属为三类:单源最短路径问题(确定起点或确定终点的最短路径问题)、确定起点终点的最短路径问题(两节点之间的最短路径)1、Dijkstra算法:用邻接矩阵a表示带权有向图,d为从v0出发到图上其余各顶点可能达到的最短路径长度值,以v0为起点做一次dijkstra,便可以求出从结点v0到其他结点的最短路径长度代码:procedure dijkstra(v0:longint);//v0为起点做一次dijkstrabegin//a数组是邻接矩阵,a[i,j]表示i到j的距离,无边就为maxlongintfor i:=1 to n do d[i]:=a[v0,i];//初始化d数组(用于记录从v0到结点i的最短路径), fillchar(visit,sizeof(visit),false);//每个结点都未被连接到路径里visit[v0]:=true;//已经连接v0结点for i:=1 to n-1 do//剩下n-1个节点未加入路径里;beginmin:=maxlongint;//初始化minfor j:=1 to n do//找从v0开始到目前为止,哪个结点作为下一个连接起点(*可优化) if (not visit[j]) and (min>d[j]) then//结点k要未被连接进去且最小begin min:=d[j];k:=j;end;visit[k]:=true;//连接进去for j:=1 to n do//刷新数组d,通过k来更新到达未连接进去的节点最小值,if (not visit[j]) and (d[j]>d[k]+a[k,j]) then d[j]:=a[k,j]+d[k];end;writeln(d[n]);//结点v0到结点n的最短路。

最短路dijkstra算法详解

最短路dijkstra算法详解

最短路dijkstra算法详解最短路问题是图论中的一个经典问题,其目标是在给定图中找到从一个起点到其他所有节点的最短路径。

Dijkstra算法是解决最短路问题的一种常用算法,本文将详细介绍Dijkstra算法的原理、实现以及时间复杂度等相关内容。

一、Dijkstra算法的原理Dijkstra算法是一种贪心算法,其基本思想是从起点开始,逐步扩展到其他节点。

具体而言,Dijkstra算法通过维护一个集合S来记录已经找到了最短路径的节点,以及一个数组dist来记录每个节点到起点的距离。

初始时,S集合为空,dist数组中除了起点外所有节点都被初始化为无穷大。

接下来,重复以下步骤直到所有节点都被加入S集合:1. 从dist数组中选择距离起点最近的未加入S集合的节点u;2. 将u加入S集合;3. 更新与u相邻的未加入S集合的节点v的距离:如果从起点出发经过u可以得到更短的路径,则更新v对应位置上dist数组中存储的值。

重复以上步骤直至所有节点都被加入S集合,并且dist数组中存储了每个节点到起点的最短距离。

最后,根据dist数组中存储的信息可以得到起点到任意节点的最短路径。

二、Dijkstra算法的实现在实现Dijkstra算法时,需要使用一个优先队列来维护未加入S集合的节点,并且每次从队列中选择距离起点最近的节点。

由于C++标准库中没有提供优先队列,因此需要手动实现或者使用第三方库。

以下是一个基于STL堆实现的Dijkstra算法代码示例:```c++#include <iostream>#include <vector>#include <queue>using namespace std;const int INF = 0x3f3f3f3f;vector<pair<int, int>> adj[10001];int dist[10001];void dijkstra(int start) {priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;pq.push(make_pair(0, start));dist[start] = 0;while (!pq.empty()) {int u = pq.top().second;pq.pop();for (auto v : adj[u]) {if (dist[u] + v.second < dist[v.first]) {dist[v.first] = dist[u] + v.second;pq.push(make_pair(dist[v.first], v.first));}}}}int main() {int n, m, start;cin >> n >> m >> start;for (int i = 1; i <= n; i++) {dist[i] = INF;}for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v, w;cin >> u >> v >> w;adj[u].push_back(make_pair(v, w));}dijkstra(start);for (int i = 1; i <= n; i++) {if (dist[i] == INF) {cout << "INF" << endl;} else {cout << dist[i] << endl;}}return 0;}```以上代码中,adj数组用于存储图的邻接表,dist数组用于存储每个节点到起点的最短距离。

最短路问题的教学与研究前沿

最短路问题的教学与研究前沿

权受限
欧氏距离 统一弧长
2.最短路问题的问题体系
• 最短路问题具有非常庞大的问题体系
具体可参考: [1] N. Deo and C.Y. Pang. Shortest-Path algorithms: Taxonomy. Networks, 14(1984): 275-323. [2] 陆峰. 最短路径算法:分类体系与研究进展. 测绘学报, 2001, 20(3): 269-275. [3] 韩伟一. 最短路问题及其应用. 中国科学院大学博士论文, 2007
• 在所有点间的最短路问题上,正确区分Shimbel算法和 Floyd算法
4.1 正确区分Dijkstra算法和Dantzig算法
• 两个算法都把点分成两个集合: (1) 获得最终标号点的集合 P (2) 未获得最终标号点的集合Q
• 两个算法都有相同的步骤: (1) 选取具有最小标号的点 (2) 对选取的标号点进行邻点的标号更新过程
• 有向图上的第k最短路问题是否存在o(kmn+kn2logn)的算法, 当前最好的结果O(kmn+kn2logn) (Yen, 1971年)
• 所有点间的最短路问题是否存在O(n2.5) 的算法(Fredman, 1976年提出),当前最好的结果几乎接近于O(n3)
谢谢!
[1] Bellman R E. On a routing problem[J]. Quart. Appl. Math., 1958, 16:87-90 [2] Ford L R. Network flow theory[R]. The Rand Corporation, Santa Monica, CA, 1956: 923 [3] Moore E F. The shortest path through a maze[P]. In: Proceedings of the international

遗传算法的基本原理和求解步骤

遗传算法的基本原理和求解步骤

遗传算法的基本原理和求解步骤遗传算法呀,就像是一场生物进化的模拟游戏呢。

它的基本原理其实是从生物遗传学那里得到灵感的哦。

我们把要解决的问题看作是一个生物种群生存的环境。

在这个算法里,每个可能的解就像是种群里的一个个体。

这些个体都有自己独特的“基因”,这个“基因”就代表了解的一些特征或者参数啦。

比如说,如果我们要找一个函数的最大值,那这个函数的输入值可能就是个体的“基因”。

然后呢,遗传算法会根据一定的规则来判断这些个体的“好坏”,就像大自然里判断生物适不适合生存一样。

这个“好坏”是通过一个适应度函数来衡量的,适应度高的个体就像是强壮的生物,更有机会生存和繁衍后代呢。

那它的求解步骤可有趣啦。

第一步是初始化种群。

就像是在一个新的星球上创造出一群各种各样的小生物。

我们随机生成一些个体,这些个体的“基因”都是随机设定的。

接下来就是计算适应度啦。

这就像是给每个小生物做个健康检查,看看它们有多适合这个环境。

然后是选择操作。

这就好比是大自然的优胜劣汰,适应度高的个体就有更大的机会被选中,就像强壮的动物更有可能找到伴侣繁衍后代一样。

再之后就是交叉操作啦。

选中的个体之间会交换一部分“基因”,就像生物繁殖的时候基因的混合,这样就可能产生出更优秀的后代呢。

最后还有变异操作。

偶尔呢,某个个体的“基因”会发生一点小变化,就像生物突然发生了基因突变。

这个变异可能会产生出一个超级厉害的个体,也可能是个不咋地的个体,不过这也给整个种群带来了新的可能性。

通过这样一轮一轮的操作,种群里的个体就会越来越适应环境,也就是我们要找的解会越来越接近最优解啦。

遗传算法就像是一个充满惊喜和探索的旅程,在这个旅程里,我们让这些“数字生物”不断进化,直到找到我们满意的答案呢。

Dijkstra最短路径的算法思想-南京大学

Dijkstra最短路径的算法思想-南京大学

4,c
5
g
求最短路的一个例子(续)
1 7 6 2 8 2 2 7 4 3 5 2
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s 0
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6
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求最短路的一个例子(续)
1 7 6 2 8 1 2 7
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s 0 4 4
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3 3 4 9
1 3 6
s 0 4 4
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Dijkstra算法的描述
1.初始化:i=0, S0={s}, L(s)=0, 对其它一切vVG, 将L(v) 置为。 若n=1,结束。 2.vSi'=VG-Si, 比较L(v)和L(ui)+W(ui, v)的值 (uiSi) 如果L(ui)+W(ui, v)<L(v), 则将v的标注更新为(L(ui)+W(ui, v), ui),
计数控制

正确性 需证明当算法终止时

L(v)=d(s, v)对一切v成立。
由标记中的诸ui确定的路径是一条最短路径
(这里d(s,v)是s到v的最短路径长度,即距离。)

复杂性

O(n2)
旅行商问题 (Travelling Salesman Problem, TSP )

n个城市间均有道路,但距离不等,旅行商从某地出发,走过 其它n-1城市各一次,最后回到原地,如何选择最短路线? 数学模型:


求最短路径的Dijkstra算法

输入:连通带权图G,|VG|=n, 指定顶点sVG 输出:每个顶点v的标注(L(v), u), 其中:

最小连通图问题的DNA表面计算

最小连通图问题的DNA表面计算

s u r f a c e c o mp u i t n g c a n ma k e h t e DN A c o m p u i t n g n e e d i n g he t i n d e x i t me i n t o p o l y n o m i a l i t me , nd a l o w f a l s e p o s i i t v e r a t e .T h r o u h g s o f t w a r e a n d e l e c t r o n i c
学 术 论坛
最小连通图问题的 D N A表面计算学 院 上 海 2 0 1 3 0 8 )
摘要: 现在探 讨 一种基 于芯 片的DN A 表 面计 算与 电子计 算机 杂合计 算的方 法, 用于 NP完全 问题 的计算 . 该 芯片模 型通过 相应数 据库 的设 计 来排 布数据 , 依据 不 同的 N P 问题进行 算 法设 计, 在通 用的计 算芯 片表 面进 行计 算反应, 计算 所得 芯片 图像, 通过专 门设计 的图像 处理计算 软件利 用 计算机 进行进 一步计 算, 可 以直接 得到相 应 NP问题 的 完全解. 与 以往 的DN A 计 算方法相 比, D NA 表 面计算 芯 片方法可 以将 N P 问题 的指数 运算 转 化 成单项 式运算 , 具有操 作 简单 , 不依 靠酶反应 过程 , 假 阳性 率低等优 点, 并 可通过软 件与 电子计 算机 相 结合 , 充 分发挥DN A 计算的 并行计 算优 势和 电子计算 机的快速 数据 处理能 力的优 势, 实现 良好 的杂合 .
目前 , DNA计 算 机 相 对 于 电子 计 算 机 有 两 点 不 足 : ( 1 ) D NA计 算需要 以指数级增 长的D NA分子数。 但事实上如此之大的D NA链 数 日难 以被满足 ; ( 2 ) D NA计算中的平均错误率的存在 。 比如 不正确 的杂交、 可能发生的寡核苷酸 的内部二次结构等都会 降低最后结果 的可靠性。 这两个 缺点 限制了D NA 计算解决大型复杂 N P问题的能 力。 而D NA表面计算 是克服这上述缺点的一种有效办法 。 它具有方 便样 本 处 理 、 减 少 了样 本 处 理 中 的丢 失 、 减 少 了寡 核 苷 酸 间 的 干扰 、 方便 了实验 中每一步 中的DNA 分子 的纯化 。 通过化学反应 用不同 的活 化 试 剂 在 载体 表 面 键 合上 各 种 各样 的活 性 基 团 , 以便 与配 基 共 价结合 , 形成具有 不同生物特异性 的亲和载体 , 用来 固定不 同的活 性 生 物分 子 , 如蛋 自质 、 核酸等。 通 过 这 种方 法 固 定在 载 体 表 面上 的 D NA分子 , 具有 能 够 承 受 在 表 面上 进 行 的 各 种 加 热 、 清 洗 及 其它 生 化反应操作 的能力 。 DNA 表 面计算方法具体描述如下 : ( 1 ) 分析 ^ 7 P完全 问题 , 其完全数据池 中的数据转化可用0 和1 按 序表达 的方 式。 ( 2 ) 将N P完全问题的完全数据池转化为序列数据库 。 Ⅳ个变量 的N P完全 问题 , 其完全数据池包含 2 , z 个数据 , 每个数据 由n个变 量的0 J .  ̄ l 两种状态按序组成 。 将这样的完全数据池制作成 阵列数据 库, 将数据库中的每个阵列由 2 个分单元构成 , 每个分单元代表完 全 数 据 池 中 的一 个 数 据 , 即分 单 元 与 数 据 之 间 可寻 址 , 每个 分 单元 由4 个点组成 , 则整个阵列包含6 4 个取值为0 或1 的点 , 则排布为 8 × 8 点 阵。 6 个变量 的 N P完全 问题的阵列 由6 4 个分单元构成 , 每个分 单 元 由6 个点组成 , 则整个 阵列包含3 8 4 个取值为0 或1 的点 , 可排布为 2 4 × 1 6 点 阵。 ( 3 阵列 数据 库 中的 阵列转 化为D N A 计 算芯 片 。 将^ 完 全 问题

运用DNA计算解决最短路径问题

运用DNA计算解决最短路径问题

运用DNA计算解决最短路径问题作者:张喆来源:《软件导刊》2015年第04期摘要摘要:用通俗易懂的语言解释了最短路概念以及解决多顶点最短路问题面临的困境,介绍了DNA计算的研究背景,阐明了DNA计算解决最短路的优势以及算法步骤,并对DNA 计算的未来发展作出展望。

关键词关键词:最短路;DNA计算;单链;k-臂分子DOIDOI:10.11907/rjdk.1431049中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号文章编号:16727800(2015)0040039021最短路概念及其传统解法求解最短路的过程即寻求一个图中任意两节点之间最短距离的过程。

以某人从第1个城市到第5个城市为例,中间有2、3、4三个城市,需要寻找到第5个城市的最短路径。

最短路的求法一般有两种:确定性算法和启发式算法。

确定性算法的含义是,将这些城市看成不同的点,并对点与点之间的距离进行赋值。

若想找到点V1到V5的最短距离,可以开始从V1开始搜索。

比如d1=d{V1,V2}=5,d2=d{V1,V3}=2。

V1到V4、V5不存在交通方式(当然这在如今社会几乎是不可能的),认为距离为正无穷大,自然优选d2。

此时临时可行解的集合里囊括了V1、V3个点。

再进行搜索,此时的搜索要对V1、V3连接的所有边进行搜索。

比如d1=d{V1,V2}=5,d3={V2,V3}=1,d4={V2,V4}=5,d5={V2,V5}=5。

此时,优先选择d3,即将V2囊入集合中。

此时最短路的一部分已经浮出水面,即d2+d3。

重复上述过程,直到找出V1到V5的最短距离。

可以看出,当点足够多时,这种算法的步骤将呈现指数爆炸的倾向,实际操作的可能性不大。

若采用启发式算法,通过迭代可以大大减少计算量,但往往只能得到局部最优解,如图1所示。

例如目标要找到最低点A4,当经过一系列迭代后,寻找到了A2,但从A2再进行搜索时,会发现它周围的点都高于它本身,于是搜索会在此时停止,而真正的最优解A5却被排除在外,只得到了局部最优解A2。

基于闭环DNA模型的八皇后问题算法

基于闭环DNA模型的八皇后问题算法

Z U n ,ONG X a - u X i lsd crl A ag r h o ih en r be C mp tr El-er g ad HO Ka gT io J n, U JmC oe i eDN lo i m fEg tQu esp o lm.o ue l m ei n c t g n
关 键 词 : 皇 后 问题 ; 八 闭环 DNA模 型 ; DNA 编码 ; 除 实验 删
文 章 编 号 :0 2 8 3 ( 0 7 0 删 1 0 — 3 1 2 0 )6
3 文 献 标 识 码 : 中 图分 类 号 : P 0 . A T'1 3 6
1 闭环 D A计 算 与八皇 后 问题 N 11 闭环 D A计 算模 型 . N
周 康 , 同小 军 , 许 进
Z O a g 2T G X a -u 1 X i2 H U K n 1 ON i j n. U J . o 2 n 1 汉 工 业 学 院 数 理 科 学 系 , 汉 4 0 2 . 武 武 30 3
2华 中科 技 大 学 控 制 科 学 与 工 程 系 , 汉 4 0 7 . 武 30 4
T e lsd crl D A a o tm f dn l fail slt n i tQ en rbe s ptf w r.h el ig s p d h n c e i e N gr n ig a e be o i so Eg u es polm i u o a T erain t sa o c l i h i l s uo f h r d z e n r in o e o tecoe i l D A a o t r a zd a d a e il slt n ih Q en rbe r b ie . e z gm lsd cr e N gr m a a l e . l fa be oui so Egt u espo l ae ot nd l a i d fh c l i h en y n l s o f m a

最短路算法总结---单源最短路径(SSSP)

最短路算法总结---单源最短路径(SSSP)

最短路算法总结---单源最短路径(SSSP)众所周知,最短路算法在⽐赛中占有相当部分的分值在⼤多数情况下,甚⾄使⽤并⾮最佳的算法也可以的得到相当⼤部分的分数。

以下选⾃书中核⼼内容,是竞赛⽣要熟练掌握且清晰理解的⼏种最基本算法。

(全部化为有向图做,双向边就化为两条单向边,恩,就这样操作)以下所有讨论不考虑环,全部INF处理,请悉知。

⼀.Dijkstra算法(贪⼼)(O(n^2))(效率⼀般,但相当可做)(边权⾮负,否则。

qwq)1.dist[1]=0 ,其余 dist = INF->2.找出⼀个未标记,dist[x]最⼩的节点x,标记x。

->3.扫描节点x的所有出边(x,y,z),if (dist[y]>dist[x]+z ) dist[y]=dist[x]+z (这是这个最基本的算法的核⼼语句,具体可想象三⾓形三边关系)。

(注意这⾥边权为负数的话,那么我们2中最先选择出的起点就不⼀定最⼩了,那万⼀以后跑出来个负边,全局都会受影响,那咱还贪个啥⼼,还跑个啥Dijkstra)4.重复2-3直到全部点都被标记(233要是所有点⾛的线路都试过了,没有答案你来打我啊)⼆.Bellman-Ford算法(O(nm))(我不咋⽤,但这个是SPFA的原型)->1.扫描所有边(x,y,z),if (dist[y]>dist[x]+z)dist[y]=dist[x]+z (我没看错吧?我把上⽂抄了下来?没错,⼏种算法的基本套路是⼀样的)(但要注意,这⾥不同的是这⾥Bell-ford的2并⾮像Dijkstra那样要求对所有点扫描,⽽仅仅是某⼀部分。

)(为神魔呢?这是样做有道理的。

证明:若⼀张有向图的⼀条边满⾜三⾓形不等式,即dist[y]<=dist[x]+z,那么所有这样的边连起来的⼀条路肯定最短啦,⼲嘛还要把所有边都跑⼀边呢,这样就剪掉很多不必要去扫的边)2.重复,直到1那家伙扫完(即基于三⾓不等式的关系下不再发⽣任何更新)。

indoor-st-dbscan算法原理

indoor-st-dbscan算法原理

indoor-st-dbscan算法原理下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。

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常用的dna鉴定技术及原理

常用的dna鉴定技术及原理

常用的dna鉴定技术及原理宝子们!今天咱们来唠唠超级有趣又超级厉害的DNA鉴定技术呀。

DNA鉴定技术里有个很常见的,叫聚合酶链反应(PCR)技术。

这PCR就像是一个超级放大镜,专门把DNA给放大来看呢。

咱知道,DNA是非常非常小的东西,就像藏在微观世界里的小秘密。

它的原理其实还挺好玩的。

DNA是双螺旋结构,就像一个扭曲的小梯子。

PCR技术呢,就像是找了一群特别勤劳的小工匠。

这些小工匠就是一种特殊的酶,叫DNA聚合酶。

我们要给这些小工匠们一个起始的信号,就像吹响开工的哨子一样,这个信号就是特定的引物。

引物就像是小工匠们知道从哪里开始干活的小标记。

然后呢,这些小工匠就开始根据DNA原来的样子,不断地复制出新的DNA片段。

一轮一轮地复制下去,原本特别少、特别难发现的DNA就变得很多很多啦,这样我们就能够轻松地检测到它了。

比如说在犯罪现场,可能只留下了一点点罪犯的毛发或者皮屑,里面的DNA少得可怜,但是通过PCR技术这么一放大,就能够得到足够的DNA来进行比对,看看到底是谁干的坏事。

还有一种叫DNA指纹技术呢。

宝子们,这个就更酷啦。

每个人的DNA就像指纹一样,是独一无二的。

DNA指纹技术的原理是基于DNA里有一些特定的序列,这些序列在不同的人之间有很大的差异。

就像是每个人都有自己独特的密码一样。

科学家们会找出这些特别的序列,然后通过特殊的方法把它们显示出来。

比如说,用一种特殊的酶把DNA切成不同大小的片段,然后把这些片段放在一种凝胶里面,通上电。

那些小片段就会像赛跑一样在凝胶里跑起来,因为它们大小不一样,跑的速度就不一样,最后就会形成一种独特的条带图案,这个图案就像是每个人的DNA指纹啦。

在亲子关系鉴定中,这个技术可就大显身手了。

如果一个孩子和他的疑似父母进行DNA指纹比对,要是有很多条带都能对上,那就很有可能是亲子关系呢。

这就像是在生命的密码本里找到相似的密码一样。

另外呀,还有基因测序技术。

这个技术就像是给DNA写传记一样,把DNA的每一个字母都读出来。

无回路网络中最短路问题的高效算法

无回路网络中最短路问题的高效算法

无回路网络中最短路问题的高效算法
冷洪泽;谢政;陈挚;徐桢
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(035)014
【摘要】无回路网络是一类重要的网络,给出在无回路网络中求解最短路树形图和任意顶点对间最短路的高效算法.该算法将顶点进行重新编号,结合广度优先探索法,从源顶点出发依次搜索每个顶点的所有出弧,并在弧的头部进行权值变换操作,可以得到最短路树形图和任意顶点对间最短路,算法复杂度分别为O(m)和O(m(n-
m1/2)).该算法思想简便、复杂度低、易于操作.
【总页数】4页(P84-86,103)
【作者】冷洪泽;谢政;陈挚;徐桢
【作者单位】国防科技大学理学院,长沙,410073;国防科技大学理学院,长
沙,410073;国防科技大学理学院,长沙,410073;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.无回路网络最短路径的一种新算法 [J], 赵礼峰;蒋腾飞
2.无负回路网络中最短路长度的算法 [J], 刘磊
3.一种求解交通网络中最短路径问题的人工蜂群算法 [J], 王玉;申铉京;周昱洲;林
鸿斌
4.时变网络中最短路径的故障修复问题 [J], 薛小红;张淑蓉
5.求解无回路有向连通图中的k阶最短路问题 [J], 苏志雄;乞建勋;魏汉英
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旅行商问题的闭环DNA算法

旅行商问题的闭环DNA算法

旅行商问题的闭环DNA算法
徐京雷;赵洪超;刘希玉
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2014(36)1
【摘要】旅行商问题TSP是NP完全问题,在工程实践中有着广泛的应用,利用常规算法很难在多项式时间内解决.DNA计算是一种新兴的计算模式,与生俱来的强大并行计算能力使得它在解决众多NP问题上表现出了巨大的优势.尝试利用DNA计算中改进的闭环模型解决TSP问题.首先介绍了闭环DNA计算模型及其改进;随后提出了一种基于改进的闭环模型求解TSP问题的算法,并对算法的实验过程进行了详细的描述;最后运用该算法解决了一个小规模的TSP问题算例,结果表明,该算法能在较低的时间复杂度内有效地解决TSP问题.
【总页数】4页(P111-114)
【作者】徐京雷;赵洪超;刘希玉
【作者单位】山东师范大学管理科学与工程学院,山东济南250014;山东师范大学管理科学与工程学院,山东济南250014;山东师范大学管理科学与工程学院,山东济南250014
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.旅行商问题的DNA算法 [J], 王兆才;肖冬梅;贺林
2.基于粘贴和删除系统求解旅行商问题的DNA算法 [J], 董敏;汤建钢
3.0-1规划问题的闭环DNA算法 [J], 周康;覃磊;同小军;许进
4.最短路问题的闭环DNA算法 [J], 周康;同小军;刘文斌;许进
5.基于闭环DNA的边着色问题DNA算法 [J], 周康;王延峰;刘文斌;许进
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Then all shortest paths are filtered out using insert experiment and electrophoresis experiment and found using detect experiment .The complexity of the algorithm is educed .And an example is applied to explain the feasibility of the DNA algorithm .Finally it is discussed , which is the application of closed circle DNA algorithm of shortest path problems to variational-w eight netw ork , free end point or fixed middle point shortest path problem .And methods solving interrelated problems are put forw ard , w hich explains this DNA algorithm has extensive adaptability .
1 推广的闭环 DNA 计算模型及其生化实验
1 .1 推广的闭环 DNA 计算模型 推广的闭环 DNA 模型采用数目不等的 DNA 片段连
接而成的闭环 DNA 分子 , 其中每个 DNA 片段均为限制性
收稿日期 :2007-03-19 ;修回日期 :2007-08-08 。 基金项目 :国家自然科学基金(60403002);湖北省自然科学基金(2007A BA 407)资助课题 作者简介 :周康(1965-), 男 , 副教授 , 博士研究生 , 主要研究方向为 DN A 计算 、运筹学 、系统稳定性 。 E-m ail :z houkang65 @t om .com
有目的 的终止技术 以杂交实 验为核心 利用芯 片技 术和 保护基技术合成两端 DNA 片段被指定的 、中间 DNA 片段 满足要求的所有 DNA 序列 。其生化操作过程为 :将生物素 分子连接到 r0 r1 的 3′端并固定在经过修饰后的表面上制成 DN A 芯片 , 对 r′1 r′2 和 rm -1 rm 的 5′端以及 r′m r′0 的 3′端进 行活化处理使其失去化学活性 。在 94 ℃将 DNA 芯片 、经 过处理的过 量的 rm-1 rm 、r′1 r′2 和 r′mr′0 、过量的 甲板组 riri +1 、r′i r′i +1(不含 rm-1 rm 、r′1 r′2 和 r′m r′0 )混合充分 , 缓慢 冷却至 68 ℃, 进行充分的杂交实验 。 取出 DNA 芯片用 68 ℃缓冲液冲洗干净后称重 。若重量增加继续进行杂交 实验并称重 ,直到重量不再增加为止 。 再从芯片上取出线 性 DNA , 并去掉 DNA 两端修饰部分 , 经高效液相层析法纯 化 DNA 混合物 。得到线性 DNA r0 r1 r2 …rm 。从实验过程 看出 , DNA 序列的一端被固定在 DNA 芯片上 , 另一端经过 保护修饰能够起到终止反应的作用 , 而中间部分由过量的 DNA 片段和甲板组进行任意组合 , 因此 , 只要杂交反应彻 底 、充分就能够合成所有需要的 DNA 序列 。
闭环 DNA 模型 。 该模型的闭环 DNA 分子的结构灵活性 丰富了可供选择的生化实验也保证了对 DNA 分子长度的 控制 , 这为 DNA 计算的深入应用创造了条件 。以往使用的 初始闭环 DNA 是等长的 , 而本文首次采用不等长的闭环 DNA 有利于直接形成不同的路径 , 从而解决了变权网络以 及更加复杂的最短路问题 。
∑ 的一条路 , 则路 P 的权 定义[8] 为 :W (P)= (w ij :aij ∈
A(D))。从 v1 到 v n 的权值最小的路为最短路 。最短路问题 就是从 v1 到 vn 的所有路中选择最短路的问题 。
在正权简单有向图中 , 权值最小的弧首尾相连的链就
是最短路 。事实上 , 若此链有重复的点 ,则此链在该点含有
圈 , 此圈的权值为正 。则去掉此圈的链的权值更小 ,矛盾 。
2 .2 DNA 计算的算法
有向图 D =(V , A , W), 其中 V(D)={v1 , v2 , …, vn }, A(D)={ak ak =〈v iv j 〉 ,v i ,v j ∈V(D),k =1 , 2 , …, m}, W = {wi ai ∈ A(D), wi ∈ R +}。权值为正整数的最短路问题的 闭环 DNA 算法如下 。
Abstract:A concept of closed circle DNA' s different chain-length is brought forward , w hich generalizes a model of closed circle DNA computing .For the shortest path problem of fixed jumping-off point and end point , a closed circle DNA algorithm is put forw ard .In the closed circle DNA algorithm , three groups of DNA encoding for every arcs are encoded .And all paths of fixed jumping-off point and end point are synthesized using purposive ending technology .
第三(探针)组 :5′-g′i -3′=t′iw′is′i 。 其中第一组编码代表弧 ai , 而 pi 和 qi 分别代表弧 ai 的箭 尾和箭头 ,ui 为内切酶的识别序列 , si 和 t i 之间为识别位 点 ;第二组编码代表弧 ai 的权值 ;第三组编码 g′i 为编码 g i 的补序列 ,这部分探针要进行荧光素标记 , 用于标记实验 。
(1 .武汉工业学院数理科学系 , 湖北 武汉 430023 ; 2 .华中科技大学控制科学与工程系 , 湖北 武汉 430074)
摘 要 :提出了不等长闭环 DNA 分子的概念 , 由此推广了闭环 DNA 计算模型 。 给出了固定端点的最短路 问题闭环 DNA 算法 ,该算法首先对每条弧进行了三组 DNA 编码 , 再用有目的的终止技术合成固定端点的所有 链 , 然后通过接入实验和电泳实验得到最短路 ,并通过检测实验输出所有最短路径 。得出了算法的复杂性 , 为说 明算法的有效性给出了一个算例 。最后讨论了最短路问题闭环 DNA 算法在变权网络 、自由终点或固定中间点的 最短路问题中的应用 , 并给出了相应的解决方法 。由此说明该算法具有广泛的适应性 。
第 30 卷 第 3 期 2008 年 3 月
文章编号 :1001-506X(2008)03-0556-05
系统工 程与电子 技术 Systems Engineering and Electr onics
Vol .30 No .3 M ar .2008
ห้องสมุดไป่ตู้
最短路问题的闭环 DNA 算法
周 康1, 2 , 同小军1, 2 , 刘文斌2 , 许 进2
第 3 期
周康等 :最短路问题的闭环 DNA 算法
· 5 57 ·
内切酶的识别序列 , 开环位置处于 0 位 , 识别序列 r0 。 该模 型中闭环 DNA 分子按照位置次序用对应的识别序列及其 外源 DNA 来表示 。例如依次由识别序列 r0 , r1 , r2 , …, rm 产生的初始闭环 DNA 分子表示为 :(r1 r2 …rm ), 其中 ri = sit i ,si 和 t i 之间为识别位点 。若在 r1 处接入结构为 p1 = t1q1 s1 的外源 DN A ,则闭环 DN A 变为(r1 q1 r1 r2 …rm )。 1 .2 生化实验
2 最短路问题及其 DNA 算法
2 .1 最短路问题 正权简单有向图 D =(V , A ,W )中 , V(D)={v1 , v2 , …,
vn}为 D 的顶点集 , A(D)={aij vi , vj ∈ V(D)}为 D 的弧集 , W ={w ij aij ∈ A(D), wij ∈ R+}为 D 的权集 。点弧交错序列 称为链 ,点不重且弧首尾相连的链为路 。设 P 为从 v 1 到 vn
Keywords :model of closed circle DNA com puting ;shortest path problem ;purposive ending technology ;
insert experim ent
0 引 言
最短路问题是一个难处理的问题 , 其主要算法有 :Dijkst ra 算法 、Ford 算法 、Floyd 算法等 。为提高计算效率人们 选择了现代优化算法 。2005 年 , 周康等人[ 1] 用 DNA 计算 给出了对固定端点的路径进行排序的算法 , 它以线性 DNA 为数据载体 ,通过杂交反应产生固定端点的所有路径 , 再由 电泳实验得到路径的排序并输出实验结果 。该算法的操作 步骤简洁 , 计算效率高 , 操作次数为 O(n), 并运用该算法解 决了最大流问题[ 2] 。但是它不能解决变权网络的最短路问 题和更复杂的最短路问题 。2006 年 , 周康等人[ 3-5] 提出了
关键词 :闭环 DNA 计算模型 ;最短路问题 ;有目的的终止技术 ;接入实验 中图分类号 :TP 301 .6 文献标志码 :A
Closed circle DNA algorithm of shortest path problem
Z HO U K ang1 , 2 , T O N G X iao-jun1 , 2 , LIU Wen-bin2 , X U Jin2
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