编辑距离算法的理论分析：一种应用视角
数据结构与算法
2023-01-31 v2 基因组学
摘要
鉴于编辑距离作为经典问题的地位及其对理论研究者与实践者的重要性，它提供了一个绝佳的透镜，用以理解算法的理论分析如何影响实际实现。从应用视角看，理论分析的目标是预测算法的经验性能，并作为标尺来设计在实践中表现良好的新算法。本文中，我们系统梳理已应用于编辑距离的理论分析技术类型，并评估每一项技术在实现这两大目标上的程度。这些技术包括传统最坏情况分析、以编辑距离或熵或可压缩性为参数的最坏情况分析、平均情况分析、半随机模型以及基于建议的模型。我们发现其记录喜忧参半。一方面，实践中广泛使用的两种算法诞生于理论分析，且其经验性能被理论预测很好地刻画；另一方面，自那以后所有以理论分析为标尺开发的算法皆无实际意义。我们以讨论遗留的开放问题及如何应对作结。
引用
@article{arxiv.2204.09535,
title = {Theoretical analysis of edit distance algorithms: an applied perspective},
author = {Paul Medvedev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.09535},
year = {2023}
}