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贪心算法在优化问题中的运用贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常用的算法思想，它在解决一些优化问题时具有很高的效率和实用性。
贪心算法的核心思想是每一步都选择当前状态下最优的解决方案，以期望最终能够得到全局最优解。
在实际应用中，贪心算法常常被用来解决一些最优化问题，如最短路径问题、背包问题、任务调度等。
本文将介绍贪心算法在优化问题中的运用，并通过具体案例来说明其应用场景和解决方法。
一、贪心算法的基本原理贪心算法是一种在每一步选择当前状态下最优解决方案的算法思想。
它与动态规划不同，贪心算法并不会保存之前的计算结果，而是根据当前状态做出最优选择。
贪心算法的优势在于简单、高效，适用于一些特定类型的问题。
贪心算法的基本原理可以总结为以下几点：1. 每一步都选择当前状态下的最优解决方案；2. 不考虑未来的结果，只关注当前状态的最优选择；3. 最终期望通过每一步的最优选择达到全局最优解。
二、贪心算法在优化问题中的应用1. 最短路径问题最短路径问题是图论中的经典问题，贪心算法可以用来解决一些简单的最短路径问题。
例如，在无权图中，从起点到终点的最短路径可以通过贪心算法来求解，每次选择距离最近的节点作为下一步的目标节点，直到到达终点为止。
2. 背包问题背包问题是一个经典的优化问题，贪心算法可以用来解决一些特定类型的背包问题。
例如，在分数背包问题中，每种物品可以取任意比例，贪心算法可以按照单位价值最高的顺序选择物品放入背包，直到背包装满为止。
3. 任务调度问题任务调度问题是一个常见的优化问题，贪心算法可以用来解决一些简单的任务调度问题。
例如，在单处理器任务调度中，每个任务有一个开始时间和结束时间，贪心算法可以按照结束时间的先后顺序对任务进行调度，以最大化处理器的利用率。
三、案例分析：活动选择问题活动选择问题是一个经典的优化问题，通过贪心算法可以高效地解决。
问题描述如下：假设有n个活动，每个活动都有一个开始时间和结束时间，活动之间不能交叉进行，问如何安排活动才能使参加的活动数量最多。
《基于贪心算法的动态规划策略》篇一一、引言在计算机科学和优化理论中，动态规划和贪心算法是两种重要的策略。
动态规划通过将问题分解为子问题并存储子问题的解来寻找全局最优解，而贪心算法则采取当前看起来最优的行动，并不考虑未来可能产生的影响。
在实际应用中，将这两种策略结合，即基于贪心算法的动态规划策略，能够有效地处理一些复杂问题，如路径规划、资源分配、图形理论等。
本文旨在深入探讨这种策略的理论基础和应用场景。
二、理论基础2.1 动态规划动态规划是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。
它的核心思想是将问题分解为若干个子问题，并将子问题的解存储起来，避免重复计算。
2.2 贪心算法贪心算法则是通过采取当前看来最优的选择来达到全局最优解的一种策略。
这种策略在每一步都采取最优解，尽管可能忽略某些更长的长远利益。
然而，对于某些问题，这种策略却能够产生最优解。
基于这两者，我们可以构建基于贪心算法的动态规划策略。
这种策略在处理问题时，首先使用动态规划的思想将问题分解为子问题并存储子问题的解，然后利用贪心算法的思想在每一步选择当前最优的子问题解决方案。
三、基于贪心算法的动态规划策略的应用3.1 路径规划问题在路径规划问题中，我们常常需要找到一条从起点到终点的最短路径或最优路径。
这时，我们可以首先使用动态规划来找到可能的路径组合，然后使用贪心算法在每一步都选择当前看来最优的路径。
3.2 资源分配问题在资源分配问题中，我们需要在有限的资源下实现最优的分配。
例如，如何分配公司的预算以达到最大的效益。
我们可以通过动态规划来找到可能的资源分配方案，然后利用贪心算法的思想在每一步都选择能够带来最大收益的资源分配方案。
四、实践中的挑战与改进方向尽管基于贪心算法的动态规划策略在很多问题上表现出了优秀的性能，但仍然存在一些挑战和改进空间。
首先，如何准确地确定何时使用动态规划和何时使用贪心算法是一个需要深入研究的问题。
最小生成树例题贪心算法c语言算法与设计题目：最小生成树例题——贪心算法在C语言算法与设计中的应用引言:在算法和数据结构的学习过程中，贪心算法是一种常见且重要的思想。
它通过每一步局部最优的选择来构建整体最优解。
最小生成树问题是贪心算法的经典例题之一，而在C语言算法与设计中，理解并应用贪心算法是非常必要的。
本文将围绕最小生成树例题展开，探讨贪心算法在C语言算法与设计中的应用。
一、最小生成树（Minimum Spanning Tree）的定义与理解1.1 概念解析最小生成树是图论中的一个概念，它指的是在连通图中找到一棵树，使得这棵树的所有边的权值之和最小。
最小生成树常应用于优化问题，如电缆布线以及城市间道路建设等。
1.2 算法应用最小生成树常用于解决具有边权的连通图问题。
在实际应用中，我们通常使用Kruskal算法或Prim算法来求解最小生成树。
二、Kruskal算法详解2.1 思想描述Kruskal算法是一种基于贪心思想的算法，其主要思路是依次选择边权最小且不形成回路的边，直到生成最小生成树。
2.2 具体步骤（1）将图中的所有边按照权值从小到大进行排序；（2）从权值最小的边开始，如果该边的两个端点不在同一个连通分量中，则将其加入最小生成树，并合并两个连通分量；（3）重复步骤（2），直到最小生成树包含图中的所有节点。
2.3 例子分析以以下图为例说明Kruskal算法的应用过程：```（图1）```（1）将图中的边按照权值从小到大排序得到如下顺序：```A-B: 1E-F: 1B-C: 2E-G: 2C-D: 3D-F: 3F-G: 4```（2）选取权值最小的边A-B，并将A和B加入最小生成树。
此时连通分量为{A}和{B}。
```（图2）```（3）选取权值次小的边E-F，可以将其加入最小生成树，同时连通分量中加入F。
此时连通分量为{A}，{B}和{F}。
```（图3）```（4）依次选择权值较小的边，直到最小生成树中包含图中的所有节点。
贪心算法最短路径问题c语言代码贪心算法最短路径问题C语言代码在计算机算法的领域中，贪心算法是一种常见的解决问题的方法。
贪心算法是一种寻找最优解的方法，就是在每个步骤中都采取最优的选择，这样每一步的最优解最终就可以得到整体的最优解。
在实际应用中，贪心算法通常被用于NP问题的解决，例如最短路径问题。
本文将介绍如何用C语言实现贪心算法解决最短路径问题。
1. 最短路径问题概述最短路径问题是一种图论问题，是指在一个有权重的有向图或无向图中，从一个指定的起点节点到达一个指定终点节点的最短路径问题。
在实际应用中，最短路径问题的应用非常广泛，例如地图导航、网络寻路、信息传递等等。
2. 贪心算法的原理贪心算法是一种自顶向下的设计方法，它主要依赖与一种贪心的选择方法。
在每个步骤中，都会选择能够最优化当前直接的步骤的答案。
因此，当遇到问题难以确定最优解时，可以使用贪心算法。
一般来说，贪心算法的优点是简单易懂，并且在特定情况下能够得到准确的答案。
3. C语言代码实现快速查找从起点到所有节点的距离是这个问题的关键，可以使用某种最短路算法，例如Dijkstra算法或贪心算法。
在这里，我们使用贪心算法解决最短路径问题。
以下是C语言代码示例：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h>#define V 6int min_distance(int distance[], int visited[]) { int min_index, min_distance = INT_MAX;for (int i = 0; i < V; i++) { if (visited[i] == 0 && distance[i] <= min_distance){ min_distance = distance[i]; min_index = i; } }return min_index; }int dijkstra(int graph[V][V], int source, int destination) { int distance[V], visited[V], count; memset(distance, 0, sizeof(distance)); memset(visited, 0, sizeof(visited));for (int i = 0; i < V; i++){ distance[i] = INT_MAX; }distance[source] = 0;for (count = 0; count < V - 1; count++){ int u = min_distance(distance, visited);visited[u] = 1;for (int v = 0; v < V; v++){ if (!visited[v] && graph[u][v] &&distance[u] != INT_MAX && distance[u] + graph[u][v]< distance[v]) { distance[v] =distance[u] +graph[u][v]; } } }return distance[destination]; }int main() { int graph[V][V] = { { 0, 1, 0,0, 0, 0 }, { 0, 0, 9, 0, 0,0 }, { 2, 0, 0, 3, 0, 1 }, { 0, 0, 0, 0, 2, 0 }, { 4,6, 0, 2, 0, 0 }, { 0, 0, 0,0, 1, 0 } };int source = 0, destination = 5;int distance = dijkstra(graph, source,destination);printf("The shortest distance from node %dto %d is: %d\n", source, destination, distance);return 0; }4. 结尾在本文中，我们介绍了贪心算法解决最短路径问题的原理和C语言代码实现。
实验项目名称：用贪心算法解单源最短路径问题一、实验目的：明确单源最短路径问题的概念；利用贪心算法解决单源最短路径问题；并通过本例熟悉贪心算法在程序设计中的应用方法。
二、实验原理：贪心算法原理：在贪婪算法（greedy method）中采用逐步构造最优解的方法。
在每个阶段，都作出一个看上去最优的决策（在一定的标准下）。
决策一旦作出，就不可再更改。
作出贪婪决策的依据称为贪婪准则（greedy criterion）。
三、实验内容与步骤：问题描述：求网（带权有向图）中从一个顶点到其余各顶点间的最短路径。
一个有向图G，它的每条边都有一个非负的权值c[i,j]，“路径长度”就是所经过的所有边的权值之和。
对于源点需要找出从源点出发到达其他所有结点的最短路径。
基本思想分步求出最短路径，每一步产生一个到达新目的顶点的最短路径。
下一步所能达到的目的顶点通过如下贪婪准则选取：在未产生最短路径的顶点中，选择路径最短的目的顶点。
设置顶点集合S并不断作贪心选择来扩充这个集合。
当且仅当顶点到该顶点的最短路径已知时该顶点属于集合S。
初始时S中只含源。
设u为G中一顶点，我们把从源点到u 且中间仅经过集合S中的顶点的路称为从源到u特殊路径，并把这个特殊路径记录下来（例如程序中的dist[i]）。
每次从V-S选出具有最短特殊路径长度的顶点u，将u添加到S中，同时对特殊路径长度进行必要的修改。
一旦V=S，就得到从源到其他所有顶点的最短路径，也就得到问题的解。
如上图所示，编程实现求从任一顶点出发到其它顶点的最短路径长度。
如下：please input the first number:00->0:00->1:450->2:100->3:250->4:450->5:50please input the first number:11->0:351->1:01->2:151->3:181->4:101->5:15please input the first number:22->0:202->1:352->2:02->3:152->4:452->5:50please input the first number:33->0:553->1:203->2:353->3:03->4:303->5:35please input the first number:44->0:634->1:284->2:434->3:84->4:04->5:5please input the first number:55->0:585->1:235->2:385->3:35->4:335->5:0四实验结果与结论自己总结五实验中遇到的问题及解决办法自己总结六实验结论自己总结参考程序段如下#include<stdio.h>#define MAX 10000int main(){int cost[6][6]={{0,50,10,MAX,45,MAX},{MAX,0,15,MAX,10,MAX},{20,MAX,0,15,MAX,MAX},{MAX,20,MAX,0,35,MAX},{MAX,MAX,MAX,30,0,5},{MAX,MAX,MAX,3,MAX,0}};int s[6],dist[6];int n;int i,j,k,m,min;clrscr();printf("please input the first number:");while(scanf("%d",&n)&&n>=0&&n<6){for(i=0;i<6;i++){s[i]=0;dist[i]=cost[n][i];}s[n]=1,dist[n]=0;for(j=1;j<6;j++){min=MAX;for(k=0;k<6;k++){if(s[k]==0&&min>dist[k]){min=dist[k];m=k;}}if(min==MAX)break;s[m]=1,dist[m]=min;for(k=0;k<6;k++){if(s[k]==0)dist[k]=(dist[k]<(dist[m]+cost[m][k]))?dist[k]:(dist[m]+cost[m ][k]);}}for(i=0;i<6;i++){if(dist[i]<MAX)printf("%d->%d:%d\n",n,i,dist[i]);}printf("please input the first number:");}}。
组合优化问题中基于贪心算法的性能优化研究一、前言组合优化问题是计算机科学中的一个重要研究领域，贪心算法作为一种常见的优化算法，在组合优化问题中得到了广泛应用。
本文将对基于贪心算法的性能优化进行一定的研究，并且尝试提出一些改进策略，以期更好地解决组合优化问题。
二、组合优化问题与贪心算法组合优化问题是指在具有一些限制条件的集合中，寻找最优解或次优解的问题。
例如，在图论中，单源最短路径、最小生成树等都属于组合优化问题。
贪心算法是一种常见的求解优化问题的算法，它基于当前状态下的最优选择，通过一系列局部最优决策来达到全局最优解。
贪心算法简单易用，相对于其他优化算法（如动态规划、分支界限等算法），其时间复杂度较低，适用于一些简单且规模不太大的问题。
组合优化问题中的贪心算法主要是基于贪心选择性质（即当前状态下的最优选择），例如，在最小生成树问题中，我们选择当前状态下边权值最小的边，加入生成树中，直到所有节点都被覆盖。
三、基于贪心算法的性能优化尽管贪心算法在组合优化问题中有着广泛应用，但是在一些特殊情况下，贪心算法并不能得到最优解，或者不够高效。
在这种情况下，我们需要对贪心算法进行一定的改进，以提高算法的性能。
1.贪心算法的改进策略(1)贪心算法的局限性主要是受到两个因素的限制，一是贪心选择性质的限制，二是最终结果不能进行撤销或后悔。
因此，我们可以考虑引入一些其他的因素，如随机性或者启发式搜索，从而使贪心算法更加稳定和可靠。
(2)一些特殊的问题，无法通过贪心算法直接求解，我们可以通过一定的转换，将问题转化为能够使用贪心算法求解的形式，例如，在TSP问题中，我们可以将其转化为分解背包问题进行求解。
2.优化贪心算法的效率(1)选取更好的贪心策略，在贪心策略的选择上，我们应该选取更优的策略，从而使得贪心算法更加高效。
在最小生成树问题中，Kruskal算法和Prim算法都是基于贪心策略，但是Kruskal算法在大多数情况下更加高效。
基于贪心算法的动态规划策略基于贪心算法的动态规划策略动态规划是一种常用的优化算法，在解决一些最优化问题时具有很高的效率和准确性。
而贪心算法则是动态规划的一种特殊情况，它通过每次选择当前最优解来得出整体的最优解。
本文将以基于贪心算法的动态规划策略为主题，介绍贪心算法、动态规划以及两者结合的优势和应用场景。
一、贪心算法贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前最优解，从而希望达到最终的最优解的算法策略。
它所做的选择是局部最优的，并且无法回退。
贪心算法一般适用于问题具有最优子结构的情况，即问题的最优解可以通过子问题的最优解来求解。
贪心算法的最大特点是简单且高效，但往往不能得到全局最优解。
二、动态规划动态规划是一种将原问题分解为若干个子问题，并逐个求解子问题的策略。
通过合理的建模和状态转移方程的定义，动态规划可以将复杂的问题简化为简单的子问题求解。
动态规划具有自底向上的求解方式，即通过先求解较小规模的子问题，再逐步推导出整个问题的最优解。
动态规划的关键在于找到最优子结构和状态转移方程，并具备存储中间结果的能力以避免重复计算。
三、贪心算法与动态规划的结合贪心算法与动态规划的结合能够充分发挥两者的优势，提高问题求解的效率。
具体而言，贪心算法可以用来从候选解集合中选择局部最优解，再通过动态规划的方式，逐步解决子问题，将局部最优解逐步扩展为全局最优解。
以背包问题为例，假设背包有一定的容量，有n个物品，每个物品有对应的价值和重量。
目标是将物品放入背包中，使总价值最大，但总重量不能超过背包的容量。
贪心算法可以根据单位重量价值来选择物品放入背包中，即每次都选取价值/重量最大的物品放入背包中。
然后，动态规划可以通过记录每个子问题的最优解，逐步计算出整个问题的最优解。
四、贪心算法的应用场景1. 最小生成树：贪心算法中的Prim算法和Kruskal算法可以计算出无向图的最小生成树，即连接所有节点的最小代价树。
2. 最短路径：Dijkstra算法和Bellman-Ford算法使用贪心策略来找到最短路径，其中Dijkstra算法适用于非负权重图，Bellman-Ford算法适用于含有负权重边的图。
基于贪心算法与最小路径的基因组组装优化问题摘要随着人类基因组计划的实施和飞速发展，基因组测序拼接作为生物信息学的核有着极其重要的应用价值。
新的测序技术大量涌现，产生的reads 长度更短，数量更多，覆盖率更大，能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组长度。
本文通过如何在保证组装序列的连续性、完整性和准确性的同时设计耗时短、内存小的组装算法，建立数学模型来解决基因组组装问题。
针对问题一，首先，利用相应的软件对原基因组G 进行切割，利用全基因鸟枪法测序对切割后的短基因进行测序，得到较小的基因组j i G ,通过对比多条任意切割后相似的基因组j i G 从而找出个别碱基对存在的识别错误。
而对于基因组中存在的重复片段可以通过两个read 之间的DNA 片段的长度满足一定的分布规律即pared end read 来解决。
接下来对比任意两个111m n read 和322mn read 是否相等，通过MATLAB 软件建立n m 阶的关联矩阵，最后利用图论中的最短路径方法使更多的基因组能拼接在一起，尽可能使拼接出来的基因组在原基因组的覆盖率达到最大。
针对问题二，先把附件给出的数据提取出来导入MATLAB 中，再结合问题一给出的模型对基因组进行重组，从而得到新的基因。
最后，基于对基因组组装的研究，为使重组基因能更接近原基因序列，对问题一提出模型进行合理性的评价。
关键词：基因组组装 全基因鸟枪法测序 贪心算法 最短路径一、问题的重述1.1问题背景快速和准确地获取生物体的遗传信息对于生命科学研究具有重要的意义。
对每个生物体来说，基因组包含了整个生物体的遗传信息，这些信息通常由组成基因组的DNA或RNA分子中碱基对的排列顺序所决定。
获得目标生物基因组的序列信息，进而比较全面地揭示基因组的复杂性和多样性，成为生命科学领域的重要研究内容。
1.2问题提出确定基因组碱基对序列的过程称为测序（sequencing）。
测序技术始于20世纪70年代，伴随着人类基因组计划的实施而突飞猛进。
从第一代到现在普遍应用的第二代，以及近年来正在兴起的第三代，测序技术正向着高通量、低成本的方向发展。
尽管如此，目前能直接读取的碱基对序列长度远小于基因组序列长度，因此需要利用一定的方法将测序得到的短片段序列组装成更长的序列。
通常的做法是，将基因组复制若干份，无规律地分断成短片段后进行测序，然后寻找测得的不同短片段序列之间的重合部分，并利用这些信息进行组装。
例如，若有两个短片段序列分别为ATACCTT GCTAGCGTGCTAGCGT AGGTCTGA则有可能基因组序列中包含有ATACCTT GCTAGCGT AGGTCTGA这一段。
当然，由于技术的限制和实际情况的复杂性，最终组装得到的序列与真实基因组序列之间仍可能存在差异，甚至只能得到若干条无法进一步连接起来的序列。
对组装效果的评价主要依据组装序列的连续性、完整性和准确性。
连续性要求组装得到的（多条）序列长度尽可能长；完整性要求组装序列的总长度占基因组序列长度的比例尽可能大；准确性要求组装序列与真实序列尽可能符合。
利用现有的测序技术，可按一定的测序策略获得长度约为50–100个碱基对的序列，称为读长（reads）。
基因组复制份数约为50–100。
基因组组装软件可根据得到的所有读长组装成基因组，这些软件的核心是某个组装算法。
常用的组装算法主要基于OLC（Overlap/Layout/Consensus）方法、贪婪图方法、de Bruijn 图方法等。
一个好的算法应具备组装效果好、时间短、内存小等特点。
新一代测序技术在高通量、低成本的同时也带来了错误率略有增加、读长较短等缺点，现有算法的性能还有较大的改善空间。
具体解决问题如下：问题一：试建立数学模型，设计算法并编制程序，将读长序列组装成基因组。
你的算法和程序应能较好地解决测序中可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况。
问题二：现有一个全长约为120,000个碱基对的细菌人工染色体（BAC），采用Hiseq2000测序仪进行测序，测序策略以及数据格式的简要说明见附录一和附录二，测得的读长数据见附录三，测序深度（sequencing depth）约为70×，即基因组每个位置平均被测到约70次。
试利用你的算法和程序进行组装，并使之具有良好的组装效果。
二、问题分析2.1 问题一分析本题要求我们的算法和程序应能较好地解决测序中可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况。
故在下列分别对个别碱基识别错误和基因组中存在重复片段进行分析。
2.1.1个别碱基对识别错误分析read 中每一个碱基都有一个质量值，来表示该碱基被正确测出的概率。
一般来说，5'端的碱基正确的概率较大，而3'端 1 到 3 个碱基可能是错误的。
这就要求拼接软件在拼接时能够纠错，但是，可纠错的软件也可能把正确的碱基当作错误来纠正。
所以不仅要求拼接软件在拼接时能够纠错，尽可能多的发现真正的错误，而且要求拼接软件尽可能少的将正确的碱基识别成错误的。
2.1.2基因重复片段分析基因组中存在大量重复片段，重复片段可能导致拼接错误，或者导致不连续的较短contig出现。
重叠片段类型主要有以下几种，如下图所示。
图1 基因组重叠片段类型图2.2问题二分析本题题目提供全长约为120,000个碱基对的细菌人工染色体，采用新一代的Hiseq2000测序仪进行测序。
附件提供了筛选好的定长reads数据文件。
先将附件的数据提取出来储存到空文件A中，再将之导入到MATLAB中。
然后使用第一题提出的基于贪心算法与最短路径算法的组装算法的模型中，得出新的基因组G，并对结果进行误差分析。
三、问题假设(1)假设测序过程中没有其他因素的干扰；(2)假设题目所给定的序列相对位置的碱基全部遵循GU-AC 法则；(3)假设题目中所有的序列都是正常可判别的序列，没有出现序列的基因突变等情况；(4)假设一个完整基因组，打断成500bp 的片段是随机的； (5)假设基因组每个位置被测到的几率是等可能的；(6)所有片段上的碱基都已经被识别出来，不存在未知碱基。
四、 模型符号说明j i G原基因进行第j-1次复制并对其进行任意切割后的第i 个基因j i L基因j i G 的长度，即j i G 有j i L 个碱基对 K碱基对数量，即有K 个碱基对1ij read j i G 第一个碱基对到第K 个碱基对组成的基因 3ij read j i G 第j i L -K+1个碱基对到第j i L 个碱基对组成的基因 12ij read j i G 第一个碱基对到第j i L -K 个碱基对组成的基因 23ijread j i G 第K+1个碱基对到第j i L 个碱基对组成的基因 Conting （C ）由j i G 经过贪心算法和最短路径算法后拼接产生的基因()11m n g l 从顶点00g 到11m n g 的一条路的权.也就是11m n L 的值()11m n g z 11m n g 的父亲点，用以确认最短路的路线.S具有永久标号的顶点集.五、 模型的建立及求解5.1 基因组序列的获取及拼接针对新一代测序数据reads 长度较短、数据海量的特点，全基因组测序方面的数据分析软件的研发，已成为生物信息学领域最迫切、最重要的研究课题。
基于新一代测序数据的基因组序列拼接，通常分为如下三个阶段：（1）数据的预处理阶段。
该阶段通过特定的方法，移除测序数据中的错误碱基；（2）基因组连续片段（contigs）生成阶段。
该阶段将reads 拼接成contigs；（3）超长序列片段（scaffoldings）组装阶段。
该阶段使用配对数据，确定contigs 之间的方向和位置关系，生成scaffoldings。
5.1.1 全基因组鸟枪测序法随着人类基因组计划的完成，人类对自身遗传信息的了解和掌握优乐前所未有的进步。
与此同时，分子水平的基因检测技术平台不断发展和完善，使得基因检测技术得到了迅猛发展，基因检测效率不断提高。
从最初第一代以Sanger测序为代表的直接检测技术和以连锁分析为代表的间接测序技术，其最主要的测序方法是全基因组鸟枪法（WGS）测序。
基因组研究的核心目标是获得生物体的整套遗传密码.其实现的技术途径是大规模DNA测序。
图2 WGS测序的步骤该测序方法的优点在于:其一,大大缩短侧序周期并降低了侧序成本.由于在构建基因组序列的整个过程中无需任何物理图谱,节省了大量的时间,以及人工实验所播要花费的大量成本；其二,双端侧信息,可以有效的排除r印eat区域的对整个拼接过程的影响:这样就缩短6nishnig阶段大量人力财力的投入.而缺点在于:拼接过程中计算量明显加大,对软硬件性能要求较高;双端测信息的引入,需要引入新的算法,并改进现有的软件。
5.1.2 贪心算法贪心算法（又称贪婪算法）是从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标，以尽可能快的地求得更好的解，当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。
该算法存在问题：1. 不能保证求得的最后解是最佳的；2. 不能用来求最大或最小解问题；3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。
结合该题，贪心策略类型的序列拼接算法主要采用种子迭代扩展的方法，按一定条件选择初始reads 作为待生成contigs 的种子，通过启发式搜索方式使得每一步都合并与其具有最多交叠的reads ，直至reads 或contigs 两端都不能再做进一步的扩展。
一般而言，reads 的选择是按照拼接质量递减的顺序考虑的，拼接质量通常用碱基质量和覆盖度来衡量。
为避免错拼，有些扩展操作在发现冲突的信息时就立即停止。
SSAKE[16]、SHARCGS[11]、VCAKE[9]即采用了该类拼接策略。
SSAKE 和VCAKE 能够处理非完全匹配的reads ，SHARCGS 适用于均匀分布、非配对的reads 。
5.1.3测序数据分析对测序仪测出的数据进行分析，我们发现如下特征： (1) 基因组中有些位置被较多reads 所覆盖，有些位置被较少reads 所覆盖，这些位置是随机的，不可预知。
(2) 每个reads 的每个碱基都有一个质量值，该质量值能反映该碱基的正确率。
质量值越高，则碱基的正确率越高。
(3) 有些reads 上某个碱基含量过高（超过90%），甚至所有碱基都是某一个碱基，这样的reads 错误率较高，在拼接过程中应尽力避免使用该类reads 。
5.2 问题一的模型建立及求解令j i G =m n m n m m m n n G G G G G G G G G G G G ⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡ 32122322211131211其中1≤i ≤n,1≤j ≤m.设1n ，2n ∈i 。
