2021蓝桥杯省赛A组(Python组)
蓝桥杯省赛A组的特点主要是动态规划占据主导地位 。具体体现在以下几个方面：题型设计：题目设计以动态规划为核心思想 ，涵盖了从简单的卡片排列到复杂的路径规划 ，以及货物的最优摆放策略和回路计数等多种题型 。状态转移方程：题目更多地聚焦于构建动态规划的状态转移方程，要求参赛者利用已知状态信息推导出最终结果。
动态规划在此次蓝桥杯省赛A组（Python组）中占据了主导地位，题目设计以动态规划为核心思想 ，挑战了参赛者的思维深度与实践能力。在比赛的题型中 ，动态规划问题如雨后春笋般涌现，从简单的卡片排列到复杂的路径规划 ，从货物的最优摆放策略到回路计数 ，无一不考验着选手们对动态规划的理解与应用能力 。
比如2022年第十三届蓝桥杯广东省赛，汕大工学院学生林澈在全省近9千名参赛选手中脱颖而出 ，夺得Python组第一名 。
Python之动态规划算法
动态规划算法代码简洁 ，执行效率高。但是与递归算法相比，需要仔细考虑如何分解问题 ，动态规划代码与递归调用相比 ，较难理解 。我把递归算法实现的代码也附在下面 。有兴趣的朋友可以比较一下两种算法的时间复杂度有多大差别。上述代码在Python 7运行通过 。
Nussinov算法是一种动态规划算法，通过递归计算最大碱基对数 。算法使用一个矩阵来存储从子序列到子序列能形成的最大碱对数。动态规划矩阵D初始化为D[i][i]=0且所有位置均在RNA序列中 。矩阵大小等于RNA序列长度的两倍 。例如 ，RNA序列AUG对应D矩阵如下：为了填充矩阵 ，需使用递归方法。
算法通过构建路径概率图，利用动态规划记录和计算每个状态的最大概率路径，最终回溯找到最可能的状态序列 。鲍姆-韦尔奇算法（Baum-Welch Algorithm）是一种用于参数学习的期望最大化（Expectation-Maximization ， EM）算法 ，适用于未知参数的统计模型，尤其在隐马尔可夫模型中 。
Python动态规划算法预测RNA折叠(RNAfold)
Nussinov算法是一种动态规划算法 ，通过递归计算最大碱基对数。算法使用一个矩阵来存储从子序列到子序列能形成的最大碱对数。动态规划矩阵D初始化为D[i][i]=0且所有位置均在RNA序列中 。矩阵大小等于RNA序列长度的两倍 。例如 ，RNA序列AUG对应D矩阵如下：为了填充矩阵，需使用递归方法。在递归步骤中 ，未配对的核苷酸位于结构的两侧 。
最后 ，通过测试和验证确保算法的正确性，使用实际的RNA序列数据进行测试 。测试结果应包括动态规划矩阵和最终的折叠结构表示 ，以验证算法的准确性和有效性。总之 ，通过使用Python实现Nussinov算法，可以高效地预测RNA的二级结构 ，为生物信息学和分子生物学研究提供重要支持 。
虽然xfold2和xfold+都是基于RNA结构预测或重构的软件 ，但它们的内部算法有所不同 。xfold2采用了能量最小化方法，从所有可能的结构中找出能量最低的结构作为最佳的预测结果。而xfold+则利用动态规划方法，从已知结构中找出和目标结构最相似的结构 。
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