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我的问题是关于列表/集合成员搜索效率的。我想将一小部分基因组 kmers(核苷酸串)与非常大的 kmers 列表进行比较，以测试成员资格。大列表可能达到 GB 范围，因为该算法是为大型真核基因组设计的。
较小的列表只会在 KB 范围内，但可能有数百万个这样的列表!显然，我迫切需要一种有效的方法来搜索这个大列表。
根据我看到的类似问题，我不应该将大列表转换为集合，因为它会占用太多内存。我一直在使用较小的列表作为集合，但它并没有为我节省很多时间。
最后，一旦脚本完成，它将被设计为在通常用于大型基因组算法的大内存机器上运行。
谢谢
最佳答案
BioPython有一个 trie 实现正是为了这个目的。
from Bio import trie
tr = trie.trie()
关于python - 如何在 Python 中对非常大的数据集执行高效的成员搜索，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21769526/
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