计算生物学中的算法复杂性：基础、挑战和限制
摘要：计算问题可以根据算法复杂性进行分类，其定义基于解决问题所需的资源，例如执行时间如何随问题规模的增加而变化。计算生物学中的许多问题在实际意义上是计算上不可行的，即通过穷举搜索最优解是不可行的。因此，这些问题通过启发式算法和近似算法来解决，旨在以牺牲提供次优解为代价，克服超高的计算需求。计算生物学算法的计算复杂性的定义对于广大生物信息学家和生物信息工具的用户来说很少被综合调查，然而，认识到任何算法的底层复杂性对于理解其潜力和限制是必要的。因此，本综述的目的是调查计算生物学中难以处理的问题的主要算法解决方案，强调高性能计算在这个领域的重要性。
作者：Davide Cirillo, Miguel Ponce-de-Leon, Alfonso Valencia
论文ID：1811.07312
分类：Computational Complexity
分类简称：cs.CC
提交时间：2021-07-29