核心算法tBitmaps tbitmap_init/bitmap_free：创建与释放一个位图（8*n个位为单位） tbitmap_set_bit/bitmap_fast_test_and_set：设置位图的一个位 tbitmap_clear_all/bitmap_set_all：清空或全部设置一个位图 tbitmap_cmp：对两个位图的特定位比较 tJoin Buffer 如果存在条件过滤，则第一次过滤完的记录将放入Join Buffer，避免第二次再判断 tSort Buffer 算法一：将排序字段和主键放入Sort Buffer排序，按照结果用主键取出数据返回 算法二：将整行数据放入Sort Buffer，排序完成后直接从Sort Buffer返回数据
核心算法-MySQL源码分析
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bwa 的核心算法，用的是Burrows-Wheeler 变换这一套压缩思路，巧妙又高效。原理不难，核心就在于先压再比，省内存、快得多，适合现在测序搞出来那种超长的 DNA 序列。
算法思路比较像排序里的“先把问题变得规整”，它把序列预后搞成个压缩结构，再用个叫FM-index的玩意来快速比对。说白了，就是用最少的资源，把事办了。你要是搞过大规模比对，肯定知道内存和速度有多要命。
bwa里还有个操作挺妙，叫“后缀数组配合 BWT”。听着拗口，其实本质就是节省空间用法，适合上百 GB 的基因数据那种场景。对了，它对长读长支持也不错，不是那种只适配短片段的。
哦对，文章里提到的是《Fast and
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不过说实话，这本书对数学要求挺高，线性代数、概率论、高数都要跟得上。建议你先补一下基础，比如可以看看机器学习数学基础那篇，把数学铺垫好。
有意思的是，它对 R 语言也有点支持，如果你平时用 R，可以顺手看看统计
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