poj 3294 Life Forms

本文介绍了一个算法问题,即如何找出一组生命形式DNA序列中的最长公共子串,特别是当这些子串存在于超过一半的样本中时。该问题通过一种特殊的字符串处理算法解决,涉及构建特殊的数据结构来高效地比对多个序列。

Life Forms
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Description

You may have wondered why most extraterrestrial life forms resemble humans, differing by superficial traits such as height, colour, wrinkles, ears, eyebrows and the like. A few bear no human resemblance; these typically have geometric or amorphous shapes like cubes, oil slicks or clouds of dust.

The answer is given in the 146th episode of Star Trek - The Next Generation, titled The Chase. It turns out that in the vast majority of the quadrant's life forms ended up with a large fragment of common DNA.

Given the DNA sequences of several life forms represented as strings of letters, you are to find the longest substring that is shared by more than half of them.

Input

Standard input contains several test cases. Each test case begins with 1 ≤ n ≤ 100, the number of life forms. n lines follow; each contains a string of lower case letters representing the DNA sequence of a life form. Each DNA sequence contains at least one and not more than 1000 letters. A line containing 0 follows the last test case.

Output

For each test case, output the longest string or strings shared by more than half of the life forms. If there are many, output all of them in alphabetical order. If there is no solution with at least one letter, output "?". Leave an empty line between test cases.

Sample Input

3
abcdefg
bcdefgh
cdefghi
3
xxx
yyy
zzz
0

Sample Output

bcdefg
cdefgh

?

Source

 

 

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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