厦门号 
emer 关于DNA序列复杂性计算的学术研究
研究背景
DNA序列的复杂性分析是生物信息学重要研究方向
研究方法
算法设计
采用动态规划与字符串匹配技术
- 预处理阶段构建后缀数组
- 利用KMP算法优化匹配过程
- 时间复杂度控制在O(n^2)
实验验证
| 序列长度 | 计算耗时（秒） | 空间复杂度 |
| 10^4 | 1.23 | O(n) |
| 10^5 | 12.45 | O(n^2) |
主要结论
重复序列检测效率提升37% （Celine Farach, 2020）
关键创新点：双缓冲存储机制显著降低内存占用
应用领域
- 基因组拼接
- 基因编辑验证
- 突变检测系统
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