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:从字符串a变到字符串b,所需要的最少的操作步骤(插入,删除,更改)为两个字符串之间的编辑距离. (2016年11月17日:增加,有点误导,如果一个插入有两个字符,那编辑距离变了几呢?1还是2?我又验证…

Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a characterb) Delete a characterc) Replace…

Edit Distance Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a character b) Delete a char…

Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert word1 to word2. You have the following 3 operations permitted on a word: Insert a character Delete a character Replace a character Example 1: Input: word1 = "h…

Level:   Hard 题目描述: Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert word1 to word2. You have the following 3 operations permitted on a word: Insert a character Delete a character Replace a character Example…

以下为个人翻译方便理解 编辑距离问题是一个经典的动态规划问题.首先定义dp[i][j表示word1[0..i-1]到word2[0..j-1]的最小操作数(即编辑距离). 状态转换方程有两种情况:边界情况和一般情况,以上表示中 i和j均从1开始(注释:即至少一个字符的字符串向一个字符的字符串转换,0字符到0字符转换编辑距离自然为0) 1.边界情况:将一个字符串转化为空串,很容易看出把word[0...i-1]转化成空串""至少需要i次操作(注释:i次删除),则其编辑距离为i,即:dp[…

Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert word1 to word2.You have the following 3 operations permitted on a word: Insert a character Delete a character Replace a character Example 1: Input: word1 = "ho…

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 递归 记忆化搜索 动态规划 日期 题目地址:https://leetcode.com/problems/edit-distance/description/ 题目描述 Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert w…

Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a characterb) Delete a characterc) Replace…

Given two words word1 and word2, find the minimum number of operations required to convert word1 to word2. You have the following 3 operations permitted on a word: Insert a character Delete a character Replace a character Example 1: Input: word1 = "h…

给出两个单词 word1 和 word2,找出将 word1 转换成 word2 所使用的最少的步骤数 (每个操作记为一步).你可以对一个单词进行以下三种操作:a) 插入一个字符b) 删除一个字符c) 替换一个字符详见:https://leetcode.com/problems/edit-distance/description/ Java实现: class Solution { public int minDistance(String word1, String word2) { int m…

Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 这道题是之前那道Edit Distance的拓展,然而这道题并没有那道题难,这道题只让我们判断两个字符串的编辑距离是否为1,那么我们只需分下列三种情况来考虑就行了: 1. 两个字符串的长度之差大于1,那么直接返回False 2. 两个字符串的长度之差等于1,那么长的那个字符串去掉一个字符,剩下的应该和短的字符串相同 3. 两个字符串的长度之…

编辑距离 在计算机科学中,编辑距离是一种量化两个字符串差异程度的方法,也就是计算从一个字符串转换成另外一个字符串所需要的最少操作步骤.不同的编辑距离中定义了不同操作的集合.比较常用的莱温斯坦距离(Levenshtein distance)中定义了:删除.插入.替换操作. 算法描述 定义edit(i, j),表示第一个字符串的长度为i的子串到第二个字符串长度为j的子串的编辑距离. 如果用递归的算法,自顶向下依次简化问题: if (i < 0 && j < 0), edit(i,…

I. 最小编辑距离的定义 最小编辑距离旨在定义两个字符串之间的相似度(word similarity).定义相似度可以用于拼写纠错,计算生物学上的序列比对,机器翻译,信息提取,语音识别等. 编辑距离就是指将一个字符串通过的包括插入(insertion),删除(deletion),替换(substitution)的编辑操作转变为另一个字符串所需的最少编辑次数.比如: 如果将编辑操作从字符放大到词,那就可以用于评估集齐翻译和语音识别的效果.比如: 还可以用于实体名称识别(named entity r…

利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转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.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s)        sittin (e→i)        sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Le…

最小编辑距离的定义:编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离.是指两个字串之间,由一个转成还有一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包含将一个字符替换成还有一个字符.插入一个字符,删除一个字符. 比如将kitten一字转成sitting: sitten(k→s) sittin(e→i) sitting(→g) 年提出这个概念. Thewords `computer' and `commuter' are very similar, and a change of…

Given two strings s and t, determine if they are both one edit distance apart. Note: There are 3 possiblities to satisify one edit distance apart: Insert a character into s to get t Delete a character from s to get t Replace a character of s to get t…

Leetcode之动态规划(DP)专题-72. 编辑距离(Edit Distance) 给定两个单词 word1 和 word2,计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 . 你可以对一个单词进行如下三种操作: 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros" 输出: 3 解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r') rorse -> r…

传送门 Description Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a characterb) Delete a cha…

一.问题描述定义字符串编辑距离(Edit Distance),是俄罗斯科学家 Vladimir Levenshtein 在 1965 年提出的概念,又称 Levenshtein 距离,是指两个字符串之间,由一个转变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应用1. DNA分析:基因学的一个主要主题就是比较DNA序列并尝试找出这两个序列的公共部分.如果两个DNA序列有类似的公共子序列,那么这两个序列很可能是同源的,在比对两个序列时,不仅…

编辑距离(Minimum Edit Distance,MED),也叫 Levenshtein Distance.他的含义是计算字符串a转换为字符串b的最少单字符编辑次数.编辑操作有:插入.删除.替换(都是对a进行的变换).用lev(i, j) 表示 a的前i个单词和 b的前j个单词的最短编辑距离(即从后往前).可以分为以下几种情况: i == 0 或 j == 0 \(lev(i, j) = max(i, j)\) i,j 不为0, 且 \(a[i] == a[j]\) \(lev(i, j)…

Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 给定两个字符串S和T,确定它们是否都是是一步变换得到的. class Solution { func isOneEditDistance(_ s:String, _ t:String) -> Bool{ var num:Int = min(s.count, t.count) ..<num { if s.count == t.count {…

Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 分析:https://segmentfault.com/a/1190000003906621 虽然我们可以用Edit Distance的解法,看distance是否为1,但Leetcode中会超时.这里我们可以利用只有一个不同的特点在O(N)时间内完成.如果两个字符串只有一个编辑距离,则只有两种情况: 两个字符串一样长的时候,说明有一个替换…

Min Edit Distance ----两字符串之间的最小距离 PPT原稿参见Stanford:http://www.stanford.edu/class/cs124/lec/med.pdf Tips:由于本人水平有限,对MED的个人理解可能有纰漏之处,请勿尽信. Edit:个人理解指编辑之意,也即对于两个字符串,对其中的一个进行各种编辑操作(插入.删除.替换)使其变为另一个字符串.要解决的问题是求出最小的编辑操作次数是多少. 基因系列比对 定义距离: X,Y是大小分别为n,m的字符串. 定…

One Edit Distance Given two strings S and T, determine if they are both one edit distance apart. 分析: 编辑距离复杂度为O(MN),而本题显然不能用这么高的复杂度:首先,可以通过判断两个字符串是否等长来决定用增一位.减一位.替换一位这三种方法之一来使得两个字符串等同,如果都不行,就return false:然后同时遍历S和T,第一次遇到不匹配的,就用刚才判断出的方法拯救一下:第二次还遇到不匹配的,就…

本文已授权 [Coding博客](https://blog.coding.net) 转载 前言 Edit Distance,中文叫做编辑距离,在文本处理等领域是一个重要的问题,以下是摘自于百度百科的定义 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转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. 分别用R(replace),I(insert),D(delete),M(Match)代表替…

Edit Distance Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a characterb) Delete a chara…

Edit Distance 题解 原创文章,拒绝转载 题目来源:https://leetcode.com/problems/edit-distance/description/ Description Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have…

题目 Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a character b) Delete a character c) Re…

传送门:http://www.usaco.org/index.php?page=viewproblem2&cpid=126 好题啊好题,一开始就输给了这道题的想法! 先把原始状态以及目标状态换一种表示方式,比如输入数据是的初始状态是1 2 3 4,表示成1 2 2 3 3 3 4 4 4 4,目标状态是4 3 2 0,表示成1 1 1 1 2 2 2 3 3.那么这题就是求把原始状态转化为目标状态的最小代价,只有三种操作, add, remove, transport,所以这就是一个求Edit…