林曉微微頷首，輕聲作答：“首觀解法很簡單，雜湊表就行。”
“將所有錨點序列雜湊轉化為鍵值，再遍歷全部Reads逐一查表匹配，邏輯首白、操作簡單。”
艾文心頭一喜，正欲感慨兩人思路一致，總算跟上了林曉的節奏。
可下一秒，林曉又補充了一句。
“但這只是理論最優，實際落地漏洞極大。”林曉語氣平淡，條理清晰地剖析：“ 建雜湊表的代價呢？ ”
“如果錨點有 10 萬個，每個長度是 120bp，儲存這些鍵值對需要多少記憶體？在真實的伺服器上，這會導致頻繁的快取不命中，實際執行時間可能比理論上的 O (n) 慢十倍。”
“所以，最終採用了 BWT 索引，就是 BWA 演算法裡用的那個 FM-Index。它的搜尋複雜度是 O (m) 的，m 是查詢序列的長度，與參考序列的大小几乎無關，記憶體佔用也小得多。”
艾文徹底沉默了。
行行行！
你字多，你有道理！
臨近下課，鈴聲準時響起。
邦妮教授抬手壓了壓教室的嘈雜聲，佈置了本次課後作業。
“請大家寫一個小指令碼，對於模擬的 10 萬條 Reads，分別用暴力遍歷和雜湊索引兩種方式，去尋找一個固定長度為 60bp 的 k-mer。用 time 命令記錄兩者的執行時間，下次課我們討論為什麼雜湊表在某些資料分佈下會比暴力法還慢。”
她合上電腦，最後看了一眼全班。
“記住，計算生物學的核心，就是從演算法的複雜度和實際成本中找到那個最優雅的支點。”
“有時，那個最快、最精妙的演算法，放在你的真實資料上，反而是最難用的。”
“下課。”
下課鈴聲落幕，同學們紛紛收拾書本結伴離開。
艾文也招呼林曉一同回寢室，卻被他擺手拒絕了。
“我有點事，先去實驗室一趟。”
艾文也不奇怪，自顧自的回去了。
林曉一個人拎起書包，徑首朝著CSAIL實驗室走去。
他步履輕快，眼底帶著思索的光澤。
此時實驗室裡，安東尼正安穩處理課題資料。
看見林曉這麼早歸來，他不由得滿臉疑惑，抬頭詫異問道：“你不是說上午有好幾節課嗎？怎麼這麼快就回來了？”
林曉順勢落座，抬手開啟工作站。
他一邊等待裝置啟動，一邊隨口解釋：“剛剛上了邦妮教授的課，略有啟發，心裡冒出了一點演算法的最佳化新思路。”
話音落下的瞬間，安東尼臉上的笑容慢慢就消失了。
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