动态规划算法的c++实现 能实现两序列的比对

动态规划是一种解决问题的有效方法，尤其在处理具有重叠子问题和最优子结构的复杂问题时。在这个场景中，我们讨论的是动态规划算法在C++语言中的实现，特别应用于两个蛋白质序列的比对。蛋白质序列比对是生物信息学中的一个核心问题，它有助于研究蛋白质的功能、结构以及进化关系。 我们需要理解动态规划的基本思想。动态规划通过构建一个表格来存储子问题的解，避免了重复计算，从而提高了解决问题的效率。在蛋白质序列比对中，我们通常使用一种叫做Smith-Waterman或Needleman-Wunsch的算法。 Smith-Waterman算法用于寻找两个序列中最长的相同子串，即使它们不连续。而Needleman-Wunsch算法则更关注全局的匹配，适合比对相对较长的序列。这两种算法都基于动态规划，但策略略有不同。在这个C++实现中，很可能是采用了其中的一种或者结合两者。 C++是一种强大的编程语言，它提供了丰富的库和模板机制，使得动态规划的实现更加高效。在VC++6.0环境下，程序员可以利用标准模板库(STL)中的容器，如向量(Vector)和矩阵(Matrix)，来构建动态规划的二维数组。 蛋白质序列是由20种不同的氨基酸组成的，每个氨基酸可以用单个字母表示。在比对过程中，我们会为每一对氨基酸分配一个得分，这个得分可以反映出它们的相似度。得分矩阵通常由生物学家根据已知的生物学知识制定。 比对过程中，我们需要考虑三种情况：匹配、插入和删除。匹配意味着两个位置的氨基酸相同，得分通常为正；插入是指在其中一个序列中添加一个氨基酸，得分可能为负；删除则是从一个序列中移除一个氨基酸，得分同样可能为负。动态规划表格的每个单元格都会根据这些得分更新其值。 在C++代码实现中，会有一个嵌套循环来遍历两个序列的所有可能对齐方式，并填充得分矩阵。然后，通过回溯得分最高的路径，我们可以找到最佳的序列比对。 文件名"hw"可能是程序的源代码文件或者是运行程序的输出结果。如果它是源代码，我们可以通过阅读代码来深入理解实现的细节，包括得分函数、边界条件以及回溯路径的算法。 总结来说，这个项目涉及到了动态规划算法在C++中的应用，特别是蛋白质序列比对这一生物信息学中的关键问题。通过对两序列的匹配、插入和删除操作进行评分，动态规划可以找出最佳的序列匹配，这在生物研究中有着广泛的应用价值。