一种新颖的快速且高效存储的并行MLCS算法，用于长序列和大规模序列比对

研究论文

通常可以将信息抽象为有限字母上的字符序列。随着大数据时代的到来，来自各个应用领域（例如，生物序列）的序列的长度和大小不断增加，导致了经典的NP难题，即寻找多个序列的多个最长公共子序列（即MLCS问题在生物信息学，计算基因组学，模式识别等领域具有许多应用），成为研究热点并面临严峻挑战。在本文中，我们首先揭示了基于主导点的MLCS算法很难应用于长序列和大规模序列比对。为了克服它们的缺点，基于提出的问题解决模型和并行拓扑排序策略，我们提出了一种新颖的高效并行MLCS算法。对随机序列和生物学序列的基准数据集进行的综合实验表明，该算法的时间和空间复杂度仅与对齐序列的优势线性相关，并且该算法大大优于现有算法的状态。先进的基于优势点的MLCS算法，因此非常适合于长距离和大规模序列比对。

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