Оцінка продуктивності одного і того ж аналізу на різних мовах програмування

Анотація

Мета. Це дослідження оцінює продуктивність алгоритму Нідлмана-Вунша в Python, C++ і C#, зосереджуючись на часі виконання та використанні пам'яті. Алгоритм, заснований на динамічному програмуванні з часовою складністю O(mn), забезпечує оптимальне глобальне вирівнювання послідовностей, що робить його важливим у біоінформатиці. Для реалізації використовувався існуючий репозиторій, і, незважаючи на його вік, основна логіка залишається актуальною для порівняння продуктивності. У той час як нові алгоритми, такі як Сміта-Уотермана та BLAST, пропонують різні переваги, алгоритм Нідлмана-Вунша все ще залишається золотим стандартом для глобального вирівнювання завдяки своїй простоті та точності. Висновки. Це дослідження висвітлює компроміси між простотою використання, швидкістю та споживанням ресурсів. C++ ідеально підходить для критично важливих для продуктивності програм, тоді як Python пропонує доступність для швидкої розробки, незважаючи на вищі потреби в ресурсах.