Write a C program to print all permutations of a given string

本文介绍了一种使用回溯法实现的字符串排列算法,并给出了详细的代码示例。该算法能有效地生成给定字符串的所有可能排列。

A permutation, also called an “arrangement number” or “order,” is a rearrangement of the elements of an ordered list S into a one-to-one correspondence with S itself. A string of length n has n! permutation.
Source: Mathword(http://mathworld.wolfram.com/Permutation.html)

Below are the permutations of string ABC.



ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA

Here is a solution using backtracking.

# include <stdio.h> 
/* Function to swap values at two pointers */ 
void swap (char *x, char *y) 
{     
    char temp;     
    temp = *x;     
    *x = *y;     
    *y = temp; 
}   
/* Function to print permutations of string    
This function takes three parameters:   
 1. String    2. Starting index of the string    
 3. Ending index of the string. */ 
 void permute(char *a, int i, int n)  
 {    
     int j;     
     if (i == n)      
     printf("%s\n", a);    
     else   
     {         
        for (j = i; j <= n; j++)        
        {           
            swap((a+i), (a+j));           
            permute(a, i+1, n);           
            swap((a+i), (a+j)); 
            //backtrack        
        }    
    } 
}   

/* Driver program to test above functions */ 
int main() 
{    
    char a[] = "ABC"; 
    permute(a, 0, 2);    
    getchar();    
    return 0; 
}

 


 

Output:

ABC
ACB
BAC
BCA
CBA
CAB

 

Algorithm Paradigm: Backtracking
Time Complexity: O(n*n!)

 

“ESs against all permutations of the dataset” 指的是针对数据集的所有排列计算富集得分(ESs,Enrichment Scores)。在基因集富集分析(GSEA)中,为了评估基因集的富集结果是否具有统计学意义,会对数据集进行多次排列(permutation)操作。 具体来说,每次排列会打乱样本的类别标签,然后重新计算基因集的富集得分。通过对数据集进行大量的排列(例如 1000 次),可以得到一系列的富集得分,这些得分构成了一个零分布(null distribution)。将实际计算得到的富集得分与这个零分布进行比较,就可以判断实际的富集结果是否显著。“ESs against all permutations of the dataset” 强调的是在所有排列情况下计算得到的富集得分集合,用于后续的统计检验和结果评估。 例如,在分析癌症样本和正常样本的基因表达数据时,为了确定某个基因集在癌症样本中是否真正富集,会对样本的癌症/正常标签进行多次随机打乱,每次打乱后重新计算该基因集的富集得分,最终得到所有排列下的富集得分集合。 ```python # 以下是一个简化的示例代码,模拟对数据集进行排列并计算富集得分 import numpy as np # 假设这是原始的基因表达数据 expression_data = np.random.rand(100, 20) # 100 个基因,20 个样本 # 假设这是样本的类别标签 labels = np.random.randint(0, 2, 20) # 定义基因集 gene_set = np.random.choice(100, 20) # 定义计算富集得分的函数(这里只是简单示例,实际的计算更复杂) def calculate_es(data, labels, gene_set): # 这里省略具体的富集得分计算逻辑 return np.random.rand() # 进行排列操作 num_permutations = 1000 es_permutations = [] for _ in range(num_permutations): # 打乱标签 permuted_labels = np.random.permutation(labels) # 计算富集得分 es = calculate_es(expression_data, permuted_labels, gene_set) es_permutations.append(es) # 打印所有排列下的富集得分 print(es_permutations) ```
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