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k-DNA
- k-长DNA子序列在DNA全序列中出现频数的计数问题。该算法通过一个哈希函数把k－长DNA子序列映射为整数关键字从而把k-长DNA子序列出现频数的计数问题转化为整数关键字的重复计数问题，使得能够利用经典B树算法来解决k-长DNA子序列的出现频数计数问题-k-long DNA sequence in the DNA sequence in the frequency of counting problems arise. In the algorithm, a hash function to k
antlr
- ANTLR—Another Tool for Language Recognition，其前身是PCCTS，它为包括Java，C++，C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器（recognizer），编译器（parser）和解释器（translator）的框架。ANTLR可以通过断言（Predicate）解决识别冲突；支持动作（Action）和返回值（Return Value）来；更棒的是，它可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来（这一点我将在下面的例子中演示）。由
KDTree
- k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。用java实现，可直接运行-kd-tree (k-dimensional tree for short), is a partition the data structure of k-dimensional data space. Mainly used in the search of the key data of the multidimensi
MTreeMapRepo-master
- M-Tree是类似R-Tree和B-Tree的树形数据结构。它是用一个metric构建的，有效范围依赖于三角不等式，使用K-NN（K临近算法）查询，该程序实现创建和应用-create and apply the M-tree
BloomFilter
- 如需要判断一个元素是不是在一个集合中，我们通常做法是把所有元素保存下来，然后通过比较知道它是不是在集合内，链表、树都是基于这种思路，当集合内元素个数的变大，我们需要的空间和时间都线性变大，检索速度也越来越慢。 Bloom filter 采用的是哈希函数的方法，将一个元素映射到一个 m 长度的阵列上的一个点，当这个点是 1 时，那么这个元素在集合内，反之则不在集合内。这个方法的缺点就是当检测的元素很多的时候可能有冲突，解决方法就是使用 k 个哈希 函数对应 k 个点，如果所有点都是 1 的话，那么
DS
- 链表和树的遍历查找 链表的反转 合并链表 查找单链表中的倒数第K个结点 不允许用长度(Linked list and tree traversal lookup, linked list inversion and merge list lookup. The countdown K node in single chain table is not allowed to use length.)