【leetcode】Repeated DNA Sequences

本文介绍了一个函数,用于在DNA分子中查找所有长度为10的重复子串。通过使用哈希表和位操作来实现高效的查找过程。

From: https://leetcode.com/problems/repeated-dna-sequences/

All DNA is composed of a series of nucleotides abbreviated as A, C, G, and T, for example: "ACGAATTCCG". When studying DNA, it is sometimes useful to identify repeated sequences within the DNA.

Write a function to find all the 10-letter-long sequences (substrings) that occur more than once in a DNA molecule.

For example,

Given s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT",

Return:
["AAAAACCCCC", "CCCCCAAAAA"].


Solution:

class Solution {
public:
    vector<string> findRepeatedDnaSequences(string s) {
        vector<string> ans;
        int len=s.size();
        if(len < 10) return ans;
        
        const char A = 'A';
        unsigned char convert[26];
        convert[0] = 0;     // A:00
        convert['C'-A] = 1; // C:01
        convert['G'-A] = 2; // G:10
        convert['T'-A] = 3; // T:11
        bool hashMap[1024*1024] = {false};
        int hashValue = 0;
        for(int pos=0; pos<10; ++pos) {
            hashValue <<= 2;
            hashValue |= convert[s[pos]-A];
        }
        hashMap[hashValue] = true;
        unordered_set<int> ansContain;
        
        for(int pos=10; pos<len; ++pos) {
            hashValue <<= 2;
            hashValue |= convert[s[pos]-A];
            hashValue &= ~(0xf00000);
            if(hashMap[hashValue]) {
                if(ansContain.find(hashValue) == ansContain.end()) {
                    ans.push_back(s.substr(pos-9, 10));
                    ansContain.insert(hashValue);
                }
            } else {
                hashMap[hashValue] = true;
            }
        }
        
        
        return ans;
    }
};

public class Solution {
    public List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) {
        List<String> ans = new ArrayList<String>();
		int len;
		if (s == null || (len = s.length()) < 10) {
			return ans;
		}

		char[] convert = new char[26];
		convert[0] = 0; // A:00
		convert['C' - 'A'] = 1; // C:01
		convert['G' - 'A'] = 2; // G:10
		convert['T' - 'A'] = 3; // T:11
		boolean[] hashMap = new boolean[1024 * 1024];
		int hashValue = 0; // 20位的hash值
		for (int i = 0; i < 10; ++i) {
			hashValue <<= 2;
			hashValue |= convert[s.charAt(i) - 'A'];
		}
		hashMap[hashValue] = true;
		Set<Integer> ansContain = new HashSet<Integer>();

		for (int i = 10; i < len; ++i) {
			hashValue <<= 2;// 平移两位
			hashValue = (hashValue | convert[s.charAt(i) - 'A']) & 0x000fffff;// 更新截取后20位
			if (hashMap[hashValue] && !ansContain.contains(hashValue)) {
				ans.add(s.substring(i - 9, i + 1));
				ansContain.add(hashValue);
			}
			hashMap[hashValue] = true;

		}
		return ans;
    }
}


内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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