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Fast Sequence Similarity Computing with LCS on LARPBS

机译:在LARPBS上使用LCS进行快速序列相似性计算

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摘要

The problem of the longest common subsequence (LCS) is a fundamental problem in sequence alignment. In this paper, we first present fast parallel algorithms for sequence similarity with LCS. For two sequences of lengths m and n (m ≤ n), the algorithm uses n processors and costs O(m) computation time. Time-area cost of the algorithm is O(m n) which reaches optimality. Based on this algorithm, we also give a fast parallel algorithm which can compute the length of LCS in O(log m) time. To our best knowledge, this is the fastest one among the parallel LCS algorithms on array architectures.
机译:最长公共子序列(LCS)的问题是序列比对中的基本问题。在本文中,我们首先提出了用于LCS序列相似性的快速并行算法。对于长度为m和n(m≤n)的两个序列,该算法使用n个处理器,并且花费O(m)的计算时间。该算法的时域成本为O(m n),达到最优。基于此算法,我们还给出了一种快速并行算法,可以计算O(log m)时间的LCS长度。据我们所知,这是阵列架构上并行LCS算法中最快的一种。

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