《“DNA 序列编辑距离”豆包MarsCode AI 刷题伴学笔记》
在豆包MarsCode AI刷题的征程中，遭遇“DNA 序列编辑距离”问题，犹如打开了一扇通往生物信息学与精妙算法相融合领域的大门，一番钻研求解，其间的思路梳理、代码实践与难题攻克，皆是成长路上的宝贵财富。
“DNA 序列编辑距离”旨在量化两个由 A、T、C、G 四种碱基构成的 DNA 序列间的差异程度，在基因比对、探究物种亲缘关系等生物信息学关键应用场景中占据重要地位。题目具体表现为给定两个 DNA 串，比如“AGCT”和“ATCT”，借助插入、删除、替换单个碱基这些操作，将其中一个串转变为另一个串，而所需的最少操作次数便是编辑距离。
着手解题之初，在豆包MarsCode AI的引导下，洞察到解题核心依托动态规划策略。构建二维数组 dp，其行对应第一个 DNA 序列长度加 1，列对应第二个序列长度加 1，dp[i][j] 用来存储第一个序列前 i 个字符与第二个序列前 j 个字符的编辑距离。先确定边界条件，当某一序列长度为零，编辑距离等同于另一序列此时的长度，恰似从零开始逐步构建匹配路径，意味着要凭借对应次数的插入或删除操作来补齐序列间差距。
以 Java 语言落实代码时，先创建类并定义方法，接收两个代表 DNA 序列的字符串参数。在方法内部，通过“int[][] dp = new int[s1.length() + 1][s2.length() + 1];”声明二维数组 dp，继而初始化边界，像如下这般：
for (int i = 0; i <= s1.length(); i++) { dp[i][0] = i; } for (int j = 0; j <= s2.length(); j++) { dp[0][j] = j; }
接着，运用双层嵌套循环遍历两个序列字符位置，基于当前字符是否一致执行差异化逻辑。若两字符相等，“dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];”，意味着当前编辑距离与前一阶段一致，无需额外操作；反之，则从插入、删除、替换三种操作对应的编辑距离里择取最小值作为当前 dp 值，代码示例如下：
for (int i = 1; i <= s1.length(); i++) { for (int j = 1; j <= s2.length(); j++) { if (s1.charAt(i - 1) == s2.charAt(j - 1)) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; } else { dp[i][j] = Math.min(Math.min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1), dp[i - 1][j - 1] + 1); } } }
如此一来，便能精准算出像“ACGT”与“AGCT”这类序列组合的编辑距离。
但在编程过程中，挑战接踵而至。调试阶段，因数组下标起始值与字符串索引规则混淆，出现数组越界异常。豆包MarsCode AI迅速锁定问题根源，点明在循环遍历中，Java 字符串索引从 0 开始，而对应 dp 数组行、列取值要契合这一特性做好调整。此外，面对长 DNA 序列处理时运算效率欠佳困境，AI 启迪优化方向，建议适时清理不再使用的 dp 数组行数据，采用类似滚动数组思路压缩空间占用，保障大规模序列分析高效开展。
此次刷题历程，仰仗豆包MarsCode AI，深挖动态规划于专业生物信息学范畴应用之道，历经理论剖析、代码雕琢与性能优化，夯实编程根基，强化应对复杂生物数据编程挑战能力，翘首以盼后续更多探索实践。
