DNA排序

G: DNA排序

    一种度量序列的“无序度”的方法是计算序列中的逆序元素对的数目。比如,对字母序列“DAABEC”来说,“无序度”为5,因为“D”的右边有4个字母比D“小”(即在字母表中应该排在D前面),“E”的右边有1个字母比E小。相应地,序列“AACEDGG”的无序度为1(只有“E”和“D”为逆序元素对)“ZWQM”的无序度为6。
    你的任务是对一些DNA的字母序列按无序度进行排序(DNA字母序列只含A T G C四种字母),无序度小的序列排在前面。

输入

    输入由多组测试数据组成。每组测试数据的第一行为两个数n和m,0<n<=50,0<m<=100。n表示每个序列的长度(同一组测试数据中各序列的长度都为n),m表示此组测试数据中的序列个数。接下来有m行,每行为一个长度为n的DNA字母序列。

输出

    对于每组测试数据,输出排序后的序列列表。在排序时,无序度小的序列排在前面。如果两个序列的无序度相等,那么它们在列表中出现的顺序和它们在输入中的顺序相同。
    在每组测试数据后输出一行“********************”(二十个星号)。

输入示例

3 3
ACG
CGT
AGT
6 2
TAAAAA
ATAAAA

输出示例

ACG
CGT
AGT
********************
ATAAAA
TAAAAA
********************


### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
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