DNA计算是一种利用生物化学技术进行数据处理和存储的新型计算模式，其基本原理是通过DNA分子序列的生化反应来进行计算。DNA计算之所以受到关注，是因为DNA分子所具备的高密度存储能力和并行处理能力。与传统电子计算机依靠电流产生二进制序列进行信息处理不同，DNA计算依赖于DNA分子序列的可控生化反应。
DNA分子是由两条脱氧核糖核酸链组成的，能够携带大量的生物遗传信息。DNA分子的选择和编码在DNA计算中至关重要。合理选择和编码DNA分子能够更高效地实现信息的存储和处理。DNA计算模型中的数据结构设计同样影响着计算效率和准确性。本文提出了一种在DNA计算中设计和实现B-树数据结构的方法。
B-树是一种自平衡的树数据结构，能够保持数据排序，并且允许搜索、顺序访问、插入和删除操作在对数时间内完成。在B-树的DNA计算模型中，首先给出了B-树的定义及其操作的形式化描述。接着，本文介绍了3D结构DNA分子——k-arms分子结构，这种结构为DNA计算提供了更高的并行性和可扩展性。
文章详细描述了如何构建一棵m阶B-树，包括查找、插入和删除等操作的具体实现步骤。通过构建3D结构和采用分治策略，DNA分子计算模型能够有效地进行并行计算。提出的这种方法不仅提高了DNA计算的性能，还具有可扩展性，可以应用于其他DNA计算模型。
在DNA计算中，设计有效的数据结构和算法至关重要，因为它们能够直接影响到计算模型的效率和可行性。本文的研究为DNA计算中的数据结构设计提供了新的思路，特别是在构建能够高效实现查找、插入和删除等操作的数据结构方面。这种利用3D结构DNA分子和分治策略的DNA计算方法，对未来的DNA计算研究和应用开发具有重要的参考价值。
文章中提到的DNA编码是指将信息转换成DNA序列的过程。在DNA计算中，信息处理依赖于DNA编码，因此DNA编码的质量直接影响计算结果的准确性和可靠性。DNA编码技术的发展和优化，是DNA计算技术进步的关键。此外，文章提及的可扩展性和并行计算能力，是评估一个计算系统性能的两个重要指标。在DNA计算领域，提高这些性能意味着可以在更短的时间内处理更大的数据集，从而使得DNA计算在处理复杂问题时具有更大的优势。
关键词“DNA计算”、“可扩展性”、“并行计算”、“分治策略”和“DNA编码”揭示了DNA计算领域的研究方向和重要性。DNA计算的并行性和存储密度使其成为一个具有巨大潜力的计算领域，预示着未来在大数据和复杂计算问题处理上的应用前景。
文章的中图分类号为TP311，文献标志码为A，文章编号为1001—3695(2012)05—01775—03，doi为10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.046，这些信息提供了文章在学术出版和引用中的定位信息。引言部分强调了Adleman博士的开创性工作，标志着DNA计算研究的开始，以及DNA计算在存储密度和计算并行性方面的独特优势。
VIP享7折，此内容立减4.47元 
