10、SpecTrees：高效无先验数据结构助力肽段鉴定

SpecTrees：高效无先验数据结构助力肽段鉴定

在肽段鉴定过程中，需要将实验光谱集（SE）中的每个光谱与理论光谱集（SP）中的所有光谱进行比较。为了高效完成这一任务，研究者提出了一种名为SpecTrees的新型数据结构和方法。

1. SpecTrees的主要特性

• 光谱标识 ：假设每个光谱由唯一的整数光谱标识符（s - id）标识，光谱集S的大小为Ns，s - id取值范围是[0; Ns - 1]。
• 森林结构 ：SpecTrees从概念上以森林（一组树）的形式存储光谱集S的所有信息。每棵树T是有根的有向树（in - tree），即子节点c通过从c到其父节点p的弧连接，根节点是唯一没有出边的节点。
• 节点信息 ：SpecTrees中的每个节点vi（0 ≤ i ≤ n - 1）包含两个信息：光谱标识符s - id（取值范围[0; Ns - 1]）和非负整数计数器cpti。不同节点可能包含相同的s - id，因此每个s - id可能在SpecTrees中多次出现。
• 横向路径（T - Path） ：为了快速访问存储相同s - id的所有节点，SpecTrees添加了一组链表，称为横向路径（T - Path），每个s - id对应一个链表。
• 数组实现 ：为了简化实现和优化代码，SpecTrees使用五个整数数组来表示：
  • Id[ ] ：长度为n，存