异或链技术在药性数据预处理中的高效应用

"异或链及其在药性数据预处理中的应用" 本文主要探讨了异或链这一数据结构在药性数据预处理中的应用，并通过与传统的双向链表进行对比，展示了异或链在处理大量药性数据时的高效、灵活、准确特性。文章由朱明峰、杨文姬、刘红宁等人撰写，受到了国家重点基础研究发展计划（973计划）的资助。 异或链是一种特殊的数据结构，它利用异或运算的性质来简化链表中节点之间的链接。与传统的双向链表相比，异或链在以下几个方面具有优势： 1. **灵活性**：异或链的节点链接不需要额外的指针域，而是通过数据元素自身的异或运算来实现前后节点的关联，这使得异或链在添加和删除节点时更加灵活。 2. **易编辑性**：由于异或链的节点独立，编辑操作（如插入、删除）只需要改变相邻节点的异或值，无需涉及其他节点，简化了操作过程。 3. **高效率**：由于异或运算通常比指针操作更快，因此在处理大量数据时，异或链的执行速度往往优于双向链表。 4. **低存储**：异或链不需要额外的指针空间，每个节点只存储数据，减少了存储需求。 文章指出，在建立药性判别模型的过程中，数据预处理是关键步骤。传统的双向链表虽然能提供一定的灵活性，但在处理大规模药性数据时可能效率低下。而采用异或链，可以显著提升预处理速度，据文中数据显示，异或链在药性预处理中比双向链表快25.7%。 药性数据预处理包括数据清洗、数据转换、特征选择等多个环节，这些都需要高效的链式结构支持。异或链的应用使得这些操作能够快速、准确地完成，为后续的机器学习模型训练和药性预测提供了高质量的数据基础。 异或链在药性数据预处理中的应用体现了数据结构优化对于提高生物医学领域数据分析效率的重要性。这一研究对于改进中药数据库的管理和分析，以及推动中医药现代化具有积极意义。 关键词：双向链表；异或链；药性；数据预处理 中图分类号：TP301.6 文献标志码：A 本文属于研究论文，探讨了计算机科学与中医药学的交叉应用，对于从事相关领域研究的学者和技术人员有着重要的参考价值。