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Burrows-Wheeler 变换 (BWT) 是 FM 索引不可或缺的一部分，FM 索引广泛用于文本压缩、索引、模式搜索和生物信息学问题，如从头组装和读取比对。因此，在时间和内存使用方面高效构建 BWT 是这些应用的关键。我们提出了一种称为改进桶 Burrows-Wheeler 变换 (IBB) 的新型外部算法，用于构建具有高度多样化序列长度的 DNA 数据集的 BWT。IBB 使用右对齐方法来有效处理不同长度的序列，使用基于树的数据结构来管理相对插入位置和等级，并使用精细桶来减少对外部存储器的必要输入和输出量。我们的实验表明，在大多数数据集上，IBB 比现有的最佳 BWT 构建算法快 10% 到 40%，同时保持有竞争力的内存消耗。
IBB：针对长度多样化 DNA 数据的快速 Burrows-Wheeler 变换构建。
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