В результате каждое продвижение в теории сложности алгоритмов для нужд биоинформатики находит практическое применение: ведь зачастую входом алгоритму служит весь GenBank, и сказываются даже минимальные асимптотические улучшения.
Например, одна из связанных с sequence alignment задач - найти минимальное количество операций разворота подпоследовательности (reversals), с помощью которых можно получить данную перестановку из единичной. Поскольку эта задача NP-полна (это означает, что, вероятнее всего, никакого алгоритма быстрее экспоненциального существовать для неё не может), теоретическая борьба шла за создание аппроксимационных алгоритмов, которые бы работали полиномиальное время и давали результат с приемлемой точностью. В 1995 году появился алгоритм, вычисляющий это количество с точностью 2 (т.е. он мог ошибаться в 2 раза). В течение последующих трёх лет этот результат различными исследователями улучшался трижды (!): сначала до 1.75, затем до 1.5, и, наконец, до 1.375.
Характер задач биоинформатики таков, что теоретические оценки, как правило, подтверждаются на практике. Но это не всегда так, и один из важнейших контрпримеров мы рассмотрим в следующем разделе.
Contra: линейное программирование
Линейное программирование (ЛП) - это задача оптимизации линейной функции при линейных же на нее ограничениях. В наиболее простой переформулировке она сводится к тому, разрешима ли данная система линейных неравенств. Эта кажущаяся абстрактной задача имеет огромное количество применений и возникает в самых разных оптимизационных приложениях. В клиентах у крупнейшего производителя софта для решения задач ЛП - французской компании - ходят такие индустриальные гиганты, как Siemens, IBM, Visa International, France Telecom, United Airlines и многие другие. Говорят, что когда-то советская государственная программа развития Госплана фактически сводилась к тому, чтобы закодировать всю экономику СССР в виде огромной задачи линейного программирования, а потом ее решить и получить оптимальный план[Об этом Л. В. Канторович говорил в своей Нобелевской лекции. Кстати, векторы, лежащие в ограниченном задачей многограннике, в русской терминологии до сих пор называют планами].
Хотя о пользе решения систем линейных неравенств размышлял еще Фурье, впервые о применениях ЛП заговорили во второй четверти XX века. Начавшиеся исследования сразу же привели к успеху: по всей видимости, независимо друг от друга американец Джордж Данциг (George Dantzig) и советский математик Леонид Витальевич Канторович пришли (для разных, но эквивалентных формулировок исходной задачи) фактически к одному и тому же результату. Этот результат называется сейчас симплекс-методом; суть его - в обходе вершин соответствующего задаче многогранника в поиске оптимума. Симплекс-метод прост как для математического интуитивного понимания, так и для реализации, и преподается ныне в базовых вузовских курсах оптимальных задач. Важность его столь велика и бесспорна, что после того, как работы Канторовича были опубликованы, его приоритет доказан, а сам математик начал активно пропагандировать применение оптимизационных задач на практике, Л. В. Канторович получил Нобелевскую премию - по экономике, разумеется.
