导读:本文包含了字符串序列论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:字符串匹配,DNA序列比对,哈希算法,字典树
字符串序列论文文献综述
陈建平[1]（2015）在《字符串匹配算法在DNA序列比对中的应用》一文中研究指出高通量测序技术的飞速发展让生物信息领域迎来了大数据时代。新技术在提供海量生物遗传信息的同时,也给分析这些数据带来了新的挑战。DNA序列比对是信息分析流程中的关键步骤,为后续的变异检测提供序列比对信息。2015"深圳杯"数学建模夏令营B题以DNA序列比对为研究课题,希望参赛学生给出序列快速比对的最佳方案。本文简要点评了各参赛队伍的解答情况,然后介绍了现有DNA序列比对软件中用到的算法和数据结构。(本文来源于《数学建模及其应用》期刊2015年03期）
曹洲[2]（2015）在《基于数据序列化与字符串压缩的移动数据传输优化方案研究与实现》一文中研究指出随着智能移动终端软硬件技术的发展以及电信业持续的更新换代,以更短的时间代价、更少的流量消耗获得更高的数据传输效率一直是互联网通信领域的研究重点,在3G、4G更加普及的今天,保证数据交互质量的同时让数据传输效率匹配上4G发展的速度对技术研究及创新提出了更高的要求。本文针对移动数据传输领域进行了深入研究,为解决嵌套型JSON的数据冗余问题,并进一步提高数据传输效率、减少流量消耗,利用JSON数据序列化和字典模型回溯压缩相结合的天然优势,设计实现了基于复杂嵌套型JSON数据序列化优化算法和LZSS数据压缩算法的数据传输优化方案。首先,通过对JSON序列化的研究,针对移动数据传输中常见的嵌套型JSON数据,提出了一种对复杂嵌套型JSON数据的序列化优化方法,改变了对该类型数据传统的序列化方法。通过数学分析及复杂度分析研究并论证了该算法的可行性,给出了算法的具体实现流程,包括序列化及反序列化两部分。之后,在深入研究了基于数据字典模型的数据压缩算法的压缩及解压缩机制的基础上,分析了LZ77算法的冗余性及局限性,由此得出了对LZ77算法的改进LZSS算法。在LZ77算法的基础上,应用二叉排序树及循环缓冲队列实现了LZSS算法,提高了算法运行效率,并给出了该算法的压缩及解压缩的具体流程。最后本文将基于JSON序列化优化算法和LZSS压缩算法两个核心的移动数据传输优化方案进行了整合与测试。通过实验测试评估了该数据传输方案的优化效果,具体实验内容包括原始数据与优化数据文件大小的对比、传输流量的对比、移动数据传输时间的对比等。实验评估结果得出JSON序列化优化算法在传递复杂嵌套型数据时随着嵌套对象的增加数据流量最高可减少41%;整体优化方案的压缩及减少量在38%以上：整体传输方案对系统时间代价的减少在42%以上。另外,本文将该移动数据传输优化方案应用在校园应用一体化系统中,根据C/S模式以及MVC开发架构的要求,设计并实现了从Android手机客户端到服务器端的校园应用一体化系统,其中Android客户端使用了基于OSGI的模块化自定义加载框架,实现了校园应用平台：服务器端设计实现了与该Android客户端模块加载框架相对应的应用管理平台及Web服务,并将该数据传输优化方案应用其中,对移动端的数据传输使用了序列化优化和压缩优化,对本文方案进行了实际验证。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2015-05-23）
徐绪松[3]（1989）在《对不等长度的字符串序列字典排序》一文中研究指出本文提出了一个对不等长度的字符串序列按字典顺序进行排序的算法。该算法的特点是:在存贮方面,按其串的实际长度存放串;在算法技巧上,利用非空表、长度表,按其串的长度的递减顺序进行基数排序。由于又巧妙地应用了链式分配的队结构,使得整个排序过程不是移动串,而是移动串指针,因此它用尽量少的存贮空间和线性的计算时间完成了排序工作,特别适应于数据量较大的信息处理。(本文来源于《武汉大学学报(自然科学版)》期刊1989年02期）
字符串序列论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着智能移动终端软硬件技术的发展以及电信业持续的更新换代,以更短的时间代价、更少的流量消耗获得更高的数据传输效率一直是互联网通信领域的研究重点,在3G、4G更加普及的今天,保证数据交互质量的同时让数据传输效率匹配上4G发展的速度对技术研究及创新提出了更高的要求。本文针对移动数据传输领域进行了深入研究,为解决嵌套型JSON的数据冗余问题,并进一步提高数据传输效率、减少流量消耗,利用JSON数据序列化和字典模型回溯压缩相结合的天然优势,设计实现了基于复杂嵌套型JSON数据序列化优化算法和LZSS数据压缩算法的数据传输优化方案。首先,通过对JSON序列化的研究,针对移动数据传输中常见的嵌套型JSON数据,提出了一种对复杂嵌套型JSON数据的序列化优化方法,改变了对该类型数据传统的序列化方法。通过数学分析及复杂度分析研究并论证了该算法的可行性,给出了算法的具体实现流程,包括序列化及反序列化两部分。之后,在深入研究了基于数据字典模型的数据压缩算法的压缩及解压缩机制的基础上,分析了LZ77算法的冗余性及局限性,由此得出了对LZ77算法的改进LZSS算法。在LZ77算法的基础上,应用二叉排序树及循环缓冲队列实现了LZSS算法,提高了算法运行效率,并给出了该算法的压缩及解压缩的具体流程。最后本文将基于JSON序列化优化算法和LZSS压缩算法两个核心的移动数据传输优化方案进行了整合与测试。通过实验测试评估了该数据传输方案的优化效果,具体实验内容包括原始数据与优化数据文件大小的对比、传输流量的对比、移动数据传输时间的对比等。实验评估结果得出JSON序列化优化算法在传递复杂嵌套型数据时随着嵌套对象的增加数据流量最高可减少41%;整体优化方案的压缩及减少量在38%以上：整体传输方案对系统时间代价的减少在42%以上。另外,本文将该移动数据传输优化方案应用在校园应用一体化系统中,根据C/S模式以及MVC开发架构的要求,设计并实现了从Android手机客户端到服务器端的校园应用一体化系统,其中Android客户端使用了基于OSGI的模块化自定义加载框架,实现了校园应用平台：服务器端设计实现了与该Android客户端模块加载框架相对应的应用管理平台及Web服务,并将该数据传输优化方案应用其中,对移动端的数据传输使用了序列化优化和压缩优化,对本文方案进行了实际验证。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
字符串序列论文参考文献
[1].陈建平.字符串匹配算法在DNA序列比对中的应用[J].数学建模及其应用.2015
[2].曹洲.基于数据序列化与字符串压缩的移动数据传输优化方案研究与实现[D].中国海洋大学.2015
[3].徐绪松.对不等长度的字符串序列字典排序[J].武汉大学学报(自然科学版).1989