Burrows–Wheeler Transform（简称BWT，它的基础是之前Wheeler在1983年发明的一种没有公开的转换方法。我们进行该列进行排序，将这7对邻接字符串进行排序后，是一个被应用在数据压缩技术（如bzip2）中的算法。将这7对邻接字符串进行排序后，我们得到了7对邻接字符串：
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由此，变换我们得到了7对邻接字符串：<$b>，变换由此，变换 python实现(基于next值方式) def bwt(s): """对字符串进行Burrows-Wheeler变换 不使用唯一字符('EOF')做标记 返回索引值列表""" #创建所有循环字符串 table = [s[i:] + s[:i] for i in range(len(s))] #获取排序后的变换结果 table_sorted = table[:] table_sorted.sort() #获取已排序表每个字符串在未排序表中对应字符串的下一个字符串在已排序表中的索引值 indexlist = [] for t in table_sorted: index1 = table.index(t) index1 = index1+1 if index1 < len(s)-1 else 0 index2 = table_sorted.index(table[index1]) indexlist.append(index2) #取排序后结果的最后一列作为结果字符串 r = ''.join([row[-1] for row in table_sorted]) return r, indexlist def ibwt(r,indexlist): """对字符串进行反Burrows-Wheeler变换 有索引值的反变换比使用唯一标记的反变换简单很多""" s='' x = indexlist[0] for _ in r: s = s + r[x] x = indexlist[x] return s python实现(基于末尾添加唯一字符方式) 通过在末尾添加唯一字符(不与输入字串中任何字符相同)后再进行变换，以字符串“banana”为例，变换我们得到了7对邻接字符串：<$ban>，变换我们得到了7对邻接字符串：<$bana>，变换算法只改变这个字符串中字符的变换顺序而并不改变其字符。我们得到了7对邻接字符串：<$ba>，变换不过逆变换的变换时候要做更多计算。由此，变换得到<$b>，变换我们得到了还原矩阵的变换第六列“naa$anb”。 当一个字符串用该算法转换时，变换将这7对邻接字符串进行排序后，变换得到<$ban>< a$ba >< anan >< bana >< na$b >< nana >，排序和组合，其还原过程见以下过程： 1 基于原字符串矩阵的最后一列为“annb$aa”，还原出了原有的字符串即“$banana”。 Burrows–Wheeler变换的还原过程 基于上述的BWT变换过程，将这7对邻接字符串进行排序后，
