【AKOJ】1023-DNA Sorting

本文介绍了一种衡量DNA序列排序性的方法,通过计算序列中元素的逆序对数量来评估其“排序性”。并提供了一个具体的算法实现,该算法接收一系列固定长度的DNA字符串,并按从“最排序”到“最未排序”的顺序进行排列。

DNA Sorting

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原题链接

Description

Description 

One measure of "unsortedness" in a sequence is the number of pairs of entries that are out of order with respect to each other. For instance, in the letter sequence ``DAABEC'', this measure is 5, since D is greater than four letters to its right and E is greater than one letter to its right. This measure is called the number of inversions in the sequence. The sequence ``AACEDGG'' has only one inversion (E and D)---it is nearly sorted---while the sequence ``ZWQM'' has 6 inversions (it is as unsorted as can be---exactly the reverse of sorted). 

You are responsible for cataloguing a sequence of DNA strings (sequences containing only the four letters A, C, G, and T). However, you want to catalog them, not in alphabetical order, but rather in order of ``sortedness'', from ``most sorted'' to ``least sorted''. All the strings are of the same length.

Input

Input 

The first line contains two integers: a positive integer n (0 < n <= 50) giving the length of the strings; and a positive integer m (0 < m <= 100) giving the number of strings. These are followed by m lines, each containing a string of length n.

Output

Output 

Output the list of input strings, arranged from ``most sorted'' to ``least sorted''. Since two strings can be equally sorted, then output them according to the orginal order.

Sample Input

Sample Input

10 6
AACATGAAGG
TTTTGGCCAA
TTTGGCCAAA
GATCAGATTT
CCCGGGGGGA
ATCGATGCAT

Sample Output

Sample Output

CCCGGGGGGA
AACATGAAGG
GATCAGATTT
ATCGATGCAT
TTTTGGCCAA
TTTGGCCAAA

Source

ahstu@ICPC01


#include<stdio.h>
#include<string.h>

struct st    //定义字符串,与其数值的结构体 
{
	char ss[100];
	int count;
}tt[100];

int co(char *ss)   //计算字符串数值 
{
	int coun=0;
	for(int i=0;ss[i]!='\0';i++)
	{
		for(int j=i+1;ss[j]!='\0';j++)
		{
			if(ss[i]>ss[j])
			{coun++;}
		}
	}
	return coun;
}

void swap(char *s,char *t)  //字符串交换 
{
	char ch;
	for(int i=0;i<100;i++)
	{ch=t[i];t[i]=s[i];s[i]=ch;}

}


int main()
{
	int m,n,i,temp;
	
	scanf("%d%d",&m,&n);
	
	for(i=0;i<n;i++)
	{scanf("%s",tt[i].ss);tt[i].count=co(tt[i].ss);}
	
	for(int j=1;j<n-1;j++)
	{
		for(int k=0;k<n-j;k++)
		{
			if(tt[k].count>tt[k+1].count)
			{temp=tt[k].count;tt[k].count=tt[k+1].count;tt[k+1].count=temp;swap(tt[k].ss,tt[k+1].ss);}  //数值交换的同时,字符串交换 
		}
		
	}
	
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		printf("%s\n",tt[i].ss);
	}
	
	
}


### 计数排序的关键词比较次数 计数排序属于非比较排序,其核心思想是通过确定每个元素之前应该有多少个元素来排序,而不是通过元素之间的比较来排序。因此,计数排序在理论上不存在关键词比较操作,其时间复杂度为 $O(n + k)$,其中 $n$ 是记录的数量,$k$ 是数据的范围(即数据中最大值与最小值的差加 1)。 ### 简单选择排序的关键词比较次数 简单选择排序是一种比较排序算法,它的基本思想是每一轮从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。对于有 $n$ 个记录的表,简单选择排序的比较次数固定为 $\frac{n(n - 1)}{2}$ 次。这是因为在第 $i$ 趟排序中,需要比较 $n - i$ 次,总的比较次数为: \[ \sum_{i = 1}^{n - 1}(n - i)=\sum_{j = 1}^{n - 1}j=\frac{(n - 1)n}{2} \] ### 计数排序与简单选择排序的比较 从时间复杂度上看,当 $k$ 不是非常大时,计数排序的时间复杂度 $O(n + k)$ 要优于简单选择排序的 $O(n^2)$,尤其是在数据规模 $n$ 较大时,计数排序的优势更加明显。 从空间复杂度上看,计数排序需要额外的 $O(k)$ 空间来存储计数数组,而简单选择排序只需要常数级的额外空间,即 $O(1)$。因此,如果数据范围 $k$ 非常大,计数排序可能会消耗大量的内存。 从稳定性上看,计数排序可以实现为稳定排序,而简单选择排序是不稳定的排序算法。 综上所述,当数据范围 $k$ 相对较小且需要排序的数据量 $n$ 较大时,计数排序是更好的选择;而当数据范围 $k$ 非常大,或者对额外空间的使用有严格限制时,简单选择排序可能更合适。 ### 代码示例 以下是计数排序和简单选择排序的 Python 代码示例: ```python # 计数排序 def counting_sort(arr): if not arr: return arr max_val = max(arr) min_val = min(arr) k = max_val - min_val + 1 count = [0] * k for num in arr: count[num - min_val] += 1 sorted_arr = [] for i in range(k): sorted_arr.extend([i + min_val] * count[i]) return sorted_arr # 简单选择排序 def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): min_idx = i for j in range(i + 1, n): if arr[j] < arr[min_idx]: min_idx = j arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] return arr # 测试 arr = [4, 2, 7, 1, 5] print("计数排序结果:", counting_sort(arr)) print("简单选择排序结果:", selection_sort(arr)) ```
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