软件大师所具备的素质 -- 算法

最新推荐文章于 2025-06-28 09:10:48 发布
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#算法 #search #path #network #tree #网络

博客介绍了多种信息技术领域的算法，包括动态规划、贪心算法、穷举搜索、最短路径、回溯搜索、最小生成树等，还提及了背包问题、计算几何学、网络流、欧拉回路等相关问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Dynamic Programming 动态规划
Greedy  贪心算法
Complete Search 穷举搜索
Flood Fill
Shortest Path   最短路径
Recurisive Search Techniques    回溯搜索
Minimum Spanning Tree   最小生成树
Knapsack    背包问题
Computational Geometry  计算几何学
Network Flow    网络流
Eulerian Path   欧拉回路
Two-Dimensional Convex Hall
Big Nums    大数问题
Heuristic Search    启发式搜索
Approximate Search  近似搜索
LEfSe分析
weixin_34216107的博客
12-09 6349
LEfSe软件用于发现两组或两组以上的biomarker，主要是通过非参数因子Kruskal-Wallis秩和检验来实现的。运行LEfSe软件主要分三大步骤：第一步：需要把普通的物种、基因等等的丰度信息的表格转化成LEfSe识别的格式。这一步会生成.in结尾的文件第二步：这一步也是最关键的一步，统计显著差异的biomarker、统计子组组间差异、统计effect sizes（LDA score），...
宏基因组有参分析和无参分析差异
ruby912的博客
06-15 3990
宏基因组有参分析和无参分析差异分析流程解决问题结果差异 本文参考宏基因组教程Metagenomics Tutorial (HUMAnN2) 分析流程 有参流程：质控–物种组成和功能组成分析–差异分析及可视化 无参流程：质控–物种分类–序列拼接–基因注释–去冗余–基因定量–功能注释–差异分析及可视化 注：无参分析需要非常大的比对数据库，所以服务器配置最低256G内存，推荐内存512G以上，以保...
microeco包与LEfSe分析结果差异解析及优化方案
gitblog_07649的博客
06-28 357
microeco包与LEfSe分析结果差异解析及优化方案 背景介绍 microeco是一个强大的R语言微生物组分析工具包，它整合了多种微生物组数据分析方法，其中包括LEfSe（Linear discriminant analysis Effect Size）分析功能。LEfSe是一种广泛用于微生物组数据差异分析的算法，能够识别不同分组间具有统计学显著差异的生物标记物。 问题发现 用户在使用micr...
扩增子图表解读2散点图：组间整体差异分析(Beta多样性)
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
06-30 2万+
作者: 刘永鑫 日期：2017-6-29 阅读时长：10 min 背景介绍(Introduction)宏基因组学宏基因组学目前的主要研究方法包括：16S/ITS/18S扩增子、宏基因组、宏转录组和代谢组，其中以扩增子研究最为广泛。目的意义本系列文章将带领大家结合较新的16S扩增子相关文献，来理解宏基因组16S扩增子文章中常用图表种类、图中包括的基本信息，以及作者想表达的结果。主要内容本系列文章
lefse分析
red_west的博客
03-24 7643
LEfSe（LDA Effect Size）分析，可以用于两个或多个分组之间的比较，从而找到组间 有显著性差异的物种（即 biomarker），分析步骤主要分为三步： Step1：利用 Kruskal-Wallis 秩和检验检测所有的特征物种，通过检测不同组间的物种丰 度差异，获得显著性差异物种。 Step2：再利用 Wilcoxon 秩和检验检测上步获得的显著性差异物种的所有亚种是否都趋 同...
lefse-tool，lefse分析安装所需要的工具集合。
08-13
lefse-tool，lefse分析安装所需要的工具集合。请看博文介绍使用。
lefse分析（LDA差异贡献分析）
08-13
LDA差异贡献分析，PCA和LDA的差别在于，PCA，它所作的只是将整组数据整体映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据内部的分类信息，是无监督的，而LDA是由监督的，增加了种属之间的信息关系后，...
基于LDA的微生物组差异贡献分析
最新发布
07-02
资源下载链接为： ...通过使用LefSe软件开展分析，其中显著差异的logarithmic LDA score被设定为2。这种分析方法在微生物领域有着重要应用，大家在运用时可以结合对应的lefse分析文章来更好地理解和操作。
数据分析：多种差异分析方法识别微生物标记物
专注生信领域
02-06 2621
三种差异分析方法筛选出来的物种（以lefse作为基准）的交集相对较多（高于50%）。三种差异方法，Maaslin2方法相对最严苛，筛选出的差异物种较少，而lefse和ANCOM-BC则筛选出较多物种。lefse没有考虑到多重检验校正，ANCOM-BC使用零膨胀以及校正样本间差异方法，这导致了更多差异物种被识别出来。需要注意点是，从后面单个物种的箱线图能看出，需要对物种出现率进行严格的过滤，可避免出现低出现率物种被识别出来（根据研究目的选择恰当的过滤参数）。
微生物群落多样性——LEfSe分析
m0_60609261的博客
09-22 4万+
LEfSe分析的定义、结果、原理、涉及到的检验
宏基因组做在线组间差异Anosim分析与结果解读
twocanis的博客
09-24 3442
需求是返回的结果每组样本数量比较多，但组间差异不明显，挑出来重分析。详情请参考 [组间差异分析：Anosim]([)， 当然亲测更简便的方法可以借助。
Python&R LEfSe 分析
吴苏
02-04 1万+
软件安装与路径添加  在涉及到物种或基因组间差异分析的方法中，LEfSe是目前常见的方法。LEfSe实现的方式主要有在线分析和本地分析，在线分析会受到网络及其他因素影响，因而速度可能极慢。本地分析可基于Windows或Linux系统，调参更加灵活。本文以Windows系统为例，向大家展示如何在自己的本本上运行LEfSe，再也不用去求公司了……  首先，我们要安装好Pyhthon（2.7版本）和R（...
LEfSe分析，你真的懂了么
悟道西方
01-09 3124
当然在实际应用中，我们的数据是多个类别的，我们的原始数据一般也是超过二维的，投影后的也一般不是直线，而是一个低维的超平面。假设我们有两类数据：分别为红色和蓝色，如下图所示，这些数据特征是二维的，我们希望将这些数据投影到一维的一条直线，让每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而红色和蓝色数据中心之间的距离尽可能的大。就是不管样本中的数据到底是多少，将两样本数据混合后从小到大排序，然后按顺序赋秩，最小的赋为1，最大的赋为n1+n2，分别对两个样本求。反之，若相差较大，先分别求出两个样本的秩和，再计算。
R语言lefse分析
whiteof的博客
01-09 2105
可以看这个网站的分析，包括差异分析包括metasta和LEfSe等。
R：LEfSe(线性判别分析)
11-30 5488
【代码】R：LEfSe(线性判别分析)
微生物测序分析LEfSe
热门推荐
宁生信
06-21 5万+
LEfse分析定义 LEfse分析即LDA Effect Size分析，可以实现多个分组之间的比较，还进行分组比较的内部进行亚组比较分析，从而找到组间在丰度上有显著差异的物种（即biomaker）；
LDA Effect Size分析 LEfSe详解
一个不愿透露姓名的博客
12-23 8253
LDA Effect Size分析 LEfSe详解LEfSe的作用LEfSe的原理 LEfSe的作用 在介绍LEfSe的作用前，我们先解释一个概念——biomarker，维基百科给出的定义是 A bio-marker, or biological marker is a measurable indicator of some biological state or condition. Biomarkers are often measured and evaluated to examine norma
增强版在线LEFSe分析和可视化鉴定标志性基因或物种
悟道西方
06-01 1417
LEfSe分析即LDA Effect Size分析，是一种用于发现和解释高维度数据 生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具，可以进行两个或多个分组的比较，它强调统计意义和生物相关性，...
linux lefse分析,LEfSe分析，你真的懂了么
weixin_42131367的博客
05-13 4396
在微生物多样性分析中，LEfSe分析自从”出生“就倍受青睐，今天小昌宝宝就跟大家唠唠这个高频出镜的LEfSe分析，从LEfSe的定义、结果、原理、涉及到的检验四个方面进行解释。 一LEfSe的定义LEfSe分析即LDA Effect Size分析，是一种用于发现和解释高维度数据生物标识(基因、通路和分类单元等)的分析工具，可以进行两个或多个分组的比较，它强调统计意义和生物相关性，能够在组与组之间寻...
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