hit2255

哈工大OJ好慢..


这题很容易推导,注意负数就A了


#include 
#include 
#define ff(i,n) for(int i=0;i>=1)
    {
        if(n&1)
            t=t*a;
        a=a*a;
    }
    return t;
}

void init(int x,int y)
{
    memset(A.m,0,sizeof(A.m));
    A.m[0][0]=A.m[2][1]=1;
    A.m[0][1]=A.m[1][1]=x;
    A.m[0][2]=A.m[1][2]=y;
    B=A;
}

long long calc(int x,int a,int b,Mat t)
{
    long long aa=0;
    if(x>2)
    {
        t=power(x-1,t);
        //DEBUG(t);
        aa=t.m[0][0]*(a+b)%mod+t.m[0][1]*b%mod+t.m[0][2]*a%mod;
    }
    else
    {
        if(x==0) aa=a;
        if(x==1) aa=a+b;
    }
    //printf("ans:%d\n",aa);
    return aa%mod;
}

int main()
{
    int T;
    long long int x,y,a,b,s,e;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%lld%lld%lld%lld%lld%lld",&a,&b,&x,&y,&s,&e);
        init(x,y);
        int aa=0,bb=0;
        aa=calc(s-1,a,b,A);
        bb=calc(e,a,b,B);
        aa=bb-aa;
        aa%=mod;
        if(aa<0)
            aa+=mod;
        printf("%d\n",aa);
    }
    return 0;
}

<think>好的,我现在需要处理用户关于CD-HIT工具的问题。用户想了解CD-HIT的使用方法和文档。首先,我得回忆一下CD-HIT的基本信息,它是一个用于聚类生物序列的工具,常用于去冗余,特别是在处理高通量测序数据时。用户提供的引用中提到了几个关键点,比如CD-HIT的参考文献、PSI-CD-HIT的使用,以及一个示例命令。 首先,我需要整理CD-HIT的主要功能,用户可能想知道它适用于什么场景,比如蛋白质或核酸序列的去冗余。然后,基本使用步骤,包括输入输出文件、常用参数,比如-i和-o指定输入输出,-c设置相似性阈值,-M内存限制,-T线程数。这里要注意用户提到的引用3中的示例命令使用了-M 0和-T 24,这可能表示不限制内存和使用24个线程。 接下来,用户可能关心的进阶功能,比如PSI-CD-HIT,用于处理更低相似性的情况,如引用2所述。需要说明如何获取这些脚本,以及基本的使用方法。此外,注意事项部分需要强调输入格式、相似性阈值的选择,以及并行处理的使用建议。 然后,文档和资源部分,用户可能需要官方链接和GitHub仓库,如引用2提到的,以及引用1的文献。最后,生成相关问题时要覆盖性能优化、相似性调整、应用场景、结果解读等。 要确保回答结构清晰,分点列出,正确引用提供的资料。同时,检查LaTeX格式是否符合要求,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能数学公式不多,不过如果有参数说明,可能需要用正确格式。例如,相似性参数-c 0.9应使用$0.9$。 另外,用户示例中的Python代码块,在回答CD-HIT时可能需要给出命令行示例,如引用3中的命令,用代码块包裹。需要确认用户是否允许使用代码块,根据用户指令,示例中有代码块,所以应该可以。 最后,生成的相关问题要覆盖用户可能进一步想知道的内容,比如与其他工具的比较、处理大规模数据的方法、结果评估等。确保问题基于提供的引用,例如PSI-CD-HIT的使用和相似性调整。</think>### CD-HIT工具详解 #### 一、工具简介 CD-HIT是用于**生物序列聚类**的高效工具,主要应用于去除冗余序列、构建非冗余数据库等场景。其核心算法通过快速比对和聚类,将相似性高于阈值的序列归为一类,仅保留代表性序列[^1]。适用于蛋白质序列(如`all.prot.fa`)或核酸序列的去冗余处理。 #### 二、基本使用方法 ```bash cd-hit -i input.fa -o output.fa -c 0.9 -M 16000 -T 8 ``` - **关键参数说明**: - `-i`:输入文件(FASTA格式) - `-o`:输出文件 - `-c`:相似性阈值($0 \leq c \leq 1$),例如$c=0.9$表示保留90%相似性以上的序列 - `-M`:内存限制(MB),`-M 0`表示不限制[^3] - `-T`:CPU线程数(如`-T 24`使用24线程加速) #### 三、进阶功能:PSI-CD-HIT 对于**低相似性聚类**(如$<40\%$),需使用**PSI-CD-HIT**: 1. 从GitHub下载脚本[^2]: ```bash wget https://github.com/weizhongli/cdhit/blob/master/psi-cd-hit.pl ``` 2. 运行命令: ```bash perl psi-cd-hit.pl -i input.fa -o output.fa -c 0.3 ``` #### 四、注意事项 1. **输入格式**:仅支持FASTA格式,需确保序列无重复ID 2. **阈值选择**:相似性$c$需根据数据类型调整(如宏基因组数据常用$c=0.95$) 3. **并行优化**:使用`-T`参数可显著提升大文件处理速度 #### 五、文档与资源 - **官方文档**:[CD-HIT用户手册](http://www.bioinformatics.org/cd-hit/) - **代码仓库**:[GitHub项目地址](https://github.com/weizhongli/cdhit) - **核心文献**:*Bioinformatics* (2012) 28(23): 3150-3152[^1]
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