我有一个大的核苷酸序列数据集（简单的长串），它转换成一个充满字符的104 * 13440矩阵。我的项目迫使我在探索所有可能的状态/机会时进行退化的字符串匹配（i-e没有花哨的启发式和/或筛选）。由于数据集太大，因此逐个字符地手动检查所有单词元组非常令人沮丧且计算复杂。
与简单的字符比较相比，将字符转换为相应的二进制文件，并使用按位比较实现次要神经网络可以节省处理时间和内存消耗吗？
我正在使用python 3。
忘记提及，单词元组重叠，大小范围从15-25个字符/元组，所以你可以看到困境
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将字符转换为 各自的二进制，并实现 使用按位的小神经网络 比较节省了处理时间和 与内存消耗相比 简单的字符比较？
没有。引入像神经网络这样复杂的东西来解决字符串比较会变得更长。
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