Replacing

Problem Statement

You have a sequence A composed of N positive integers: 1,2,⋯,A1​,A2​,⋯,AN​.

You will now successively do the following Q operations:

  • In the i-th operation, you replace every element whose value is Bi​ withCi​.

For each i (1≤i≤Q), find Si​: the sum of all elements in A just after the i-th operation.

Constraints

  • All values in input are integers.
  • 1≤N,Q,Ai​,Bi​,Ci​≤105
  • Bi​!=Ci​

Input

Input is given from Standard Input in the following format:

N
1A1​ 2A2​ ⋯⋯ AN​
Q
B1​ C1​
B2​ C2​
⋮⋮
BQ​ CQ​

Output

Print Q integers Si​ to Standard Output in the following format:

S1​
S2​
⋮⋮
SQ​

Note that Si​ may not fit into a 3232-bit integer.

Sample 1

InputOutput
4
1 2 3 4
3
1 2
3 4
2 4
11
12
16

Initially, the sequence A is 1,2,3,41,2,3,4.

After each operation, it becomes the following:

  • 2,2,3,4
  • 2,2,4,4
  • 4,4,4,4

Sample 2

InputOutput
4
1 1 1 1
3
1 2
2 1
3 5
8
4
4

Note that the sequenceA may not contain an element whose value is Bi​.

Sample 3

InputcopyOutputcopy
2
1 2
3
1 100
2 100
100 1000
102
200
2000

题目分析&解题思路:

每次输入a,b把数组当中所有的a全部换成b,那么对于所有数的和来说就是加上(b-a)*a的个数,然后再更新b的个数和a的个数就行

代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define _for(a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define for_(a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
#define pii pair<int,int>
#define use int T;cin>>T;while(T--)
using namespace std;
const int N =1e5+6;
int ar[N];
int cnt[N];
int main()
{
   ios::sync_with_stdio(0);
   cin.tie(0);cout.tie(0);
 
 int n;
 cin>>n;
 long long sum=0;
 _for(1,n)
 	{
 	cin>>ar[i];
	 cnt[ar[i]]++;
	 	sum+=ar[i];
}
 	int q;cin>>q;
 	while(q--)
 {
 	int a,b;cin>>a>>b;
 	if(cnt[a]!=0)
 	{
 		
 		sum+=(b-a)*cnt[a];
 		cnt[b]+=cnt[a];
 		cnt[a]=0;
	}
	cout<<sum<<endl;
 }

return 0;
}

<think>嗯,用户提供的这段R代码是使用Seurat包处理单细胞测序数据的流程。首先,我需要理解代码的结构和每一步的作用。看起来用户是在循环处理多个样本,每个样本都读取10X Genomics的数据,然后创建Seurat对象。不过,代码运行中出现了两个问题:警告信息关于下划线被替换,以及一个错误提示未定义的列。 首先,关于警告信息,Seurat在创建对象时会自动检查特征名称(基因名)是否符合规范,不允许有下划线,所以会自动替换成短横线。这个问题可能不会影响后续分析,但用户需要注意基因名的变化是否会影响其他步骤,比如基因集富集分析时可能需要一致的命名方式。 然后,错误信息显示在选择列时出现了问题,具体是在`feature.names`数据框中选择了未定义的列。这可能发生在读取10X数据时,检查`gene.column`参数是否正确。10X的数据通常包括三个文件:matrix.mtx,genes.tsv(或features.tsv),和barcodes.tsv。在`Read10X`函数中,`gene.column`参数用来指定使用哪一列作为基因名,默认是第2列。如果用户的features.tsv文件结构不同,比如只有一列,那么指定第2列就会出错。 接下来,我需要考虑用户可能的错误原因。比如,用户的数据是否使用了不同版本的10X格式,比如v3版本使用features.tsv而不是genes.tsv,并且结构可能不同。例如,v3的features.tsv有三列:基因ID、基因名和测序类型。如果用户的数据中features文件只有一列,而代码中`gene.column=2`就会导致错误,因为不存在第二列。 另外,用户可能在处理多个样本时,某个样本的文件结构与其他不同,导致在读取时出现不一致的情况。例如,某个样本的features.tsv只有一列,而其他样本有两列,这样在处理到那个样本时会抛出错误。 解决方案方面,首先需要检查所有样本的features文件结构是否一致,确认`gene.column`参数是否正确。如果某些样本的features文件只有一列,应该将`gene.column`设为1。或者,用户可能误用了参数,比如在Read10X的参数中错误地指定了`gene.column`的值。 另外,用户可能没有意识到不同10X版本之间的差异,导致参数设置错误。建议用户检查其中一个样本的features文件,查看列数,并相应调整`gene.column`参数。此外,在创建Seurat对象时,可能需要显式指定`gene.column`参数,特别是在处理不同版本的数据时。 总结来说,用户遇到的错误是由于在读取某个样本的数据时,试图选择不存在的列。需要检查数据文件的结构,并确保`gene.column`参数正确设置。同时,警告信息虽然不影响运行,但需要注意基因名的变化可能带来的影响。</think>以下是代码的逐步解释和错误分析: $\boxed{代码功能解析}$ 1. **循环处理样本**:`lapply`遍历`samples`向量,每个样本执行以下操作 2. **读取10X数据**:`Read10X(file.path(dir,pro))`读取CellRanger输出目录 3. **处理多组数据**:`length(tmp)==2`判断是否是V2/V3混合数据(基因表达+抗体捕获) 4. **创建Seurat对象**: - `min.cells=5`:过滤在少于5个细胞中表达的基因 - `min.features=300`:过滤检测到少于300个feature的细胞 $\boxed{警告信息解析}$ ```R 警告: Feature names cannot have underscores ('_'), replacing with dashes ('-') ``` - **原因**:Seurat自动将基因名中的下划线`_`替换为短横线`-` - **影响**:基因符号如"MAP2K1_001"会变为"MAP2K1-001" - **解决方案**:建议预处理时使用`make.names()`统一格式 $\boxed{致命错误分析}$ ```R 错误于`[.data.frame`(feature.names, , gene.column): 选择了未定义的列 ``` **根本原因**:`Read10X()`的`gene.column`参数指向不存在的列。常见于: 1. **10X版本不匹配**:V2使用`genes.tsv`(2列),V3使用`features.tsv`(3列) 2. **自定义数据**:非标准格式的feature文件列数不足 **解决方案**: ```R # 明确指定gene.column参数(示例) tmp = Read10X(file.path(dir,pro), gene.column = 1) # 使用第一列作为基因名 # 创建Seurat时指定特征名称 sce = CreateSeuratObject( counts = ct, project = pro, min.cells = 5, min.features = 300, names.field = 1 # 如果feature名称需要解析 ) ``` $\boxed{建议改进步骤}$ 1. **统一数据格式**: ```bash # 预处理features文件(示例) awk -F'\t' '{print $1}' features.tsv > genes.tsv # 提取第一列 ``` 2. **添加版本判断**: ```R if(grepl("v3", dir)){ gene_col <- 2 # V3通常第二列是基因符号 }else{ gene_col <- 1 # V2用第一列 } ``` 3. **增强错误追踪**: ```R tryCatch({ tmp = Read10X(...) }, error = function(e){ message("Error in sample ", pro) stop(e) }) ``` 通过上述调整,可确保不同版本10X数据的兼容性。建议使用`Seurat::Read10X_h5()`直接读取h5文件,可避免格式解析问题。
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