Question

所以我有一个函数get_best，它可以找到2条DNA链的最佳分数。代码摘要：

def get_best(pointer_1, dna_1, Pointer_2, dna_2):
     if len(dna_1) == pointer_1 or len(dna_2) == pointer_2:
         score = check_score(dna_1, dna_2)
         return score dna_1, dna_2
    return max(get_best(no_gaps, advance pointers), 
               get_best(gap in first, advance only first pointer), 
               get_best(gap in second, advance only second pointer)

这不是真正的代码，只是这个想法，它有效，但对大股来说真的很慢。我需要它是递归的，所以关于如何优化它的任何想法？或者可能还有其他一些方法可以使它成为递归代码，以便它更快地运行？

Answer 1

问题在于有效的实现算法，它与Dynamic Time Warping算法基本相同。与维基百科链接一样，您应该将中间结果存储在某处。您的代码一次又一次地计算相同的结果。这真的很低效。

以下是您的代码效率低下的原因。假设我们想要计算g递归定义的函数g(i,j) = F(g(i-1,j),g(i,j-1),g(i-1,j-1)的值，其中F是任何预定义的函数。

当我们在（2,2）评估时，让我们遵循代码。代码递归地评估以下几点：

g(2,2) -> g(1,2), g(2,1), g(1,1).

然后在（1,2）处求值，调用进一步的递归：

g(1,2) -> g(0,2), g(1,1), g(0,1)

也适用于（2,1）

g(2,1) -> g(1,2), g(1,1), g(1,0)

从（1,2）和（2,1）开始的两个递归链分别评估相同的点（1,1）。因此，g（1,1）被计算不止一次。这显然效率低下。我们可以存储g（1,1）的结果以避免重复计算。

DNA比对，优化递归功能

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