HDU - 1560----DNA sequence

本文介绍了一种通过迭代加深搜索来解决寻找包含多个DNA序列的最短公共超序列的问题。该问题要求找到一个最短的DNA序列,使得给定的所有DNA序列都是其子序列。文章提供了详细的算法实现,并附带完整的C++代码。

The twenty-first century is a biology-technology developing century. We know that a gene is made of DNA. The nucleotide bases from which DNA is built are A(adenine), C(cytosine), G(guanine), and T(thymine). Finding the longest common subsequence between DNA/Protein sequences is one of the basic problems in modern computational molecular biology. But this problem is a little different. Given several DNA sequences, you are asked to make a shortest sequence from them so that each of the given sequence is the subsequence of it.

For example, given “ACGT”,”ATGC”,”CGTT” and “CAGT”, you can make a sequence in the following way. It is the shortest but may be not the only one.

Input
The first line is the test case number t. Then t test cases follow. In each case, the first line is an integer n ( 1<=n<=8 ) represents number of the DNA sequences. The following k lines contain the k sequences, one per line. Assuming that the length of any sequence is between 1 and 5.
Output
For each test case, print a line containing the length of the shortest sequence that can be made from these sequences.

Sample Input
1
4
ACGT
ATGC
CGTT
CAGT
Sample Output
8

题目大意:给n个序列,找到一个包含所有给出序列的最短长度并输出。

思路:开始看到题目时,就直接的准备DFS最多40层,后来发现了(迭代加深搜索)其实可以减少许多无谓的搜索,注意剪枝.

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<stdio.h>
using namespace std; 
const int N=8;

char str[N][5];
int n,ans,depth,size[N];//限制深度
char DNA[] = {'A','G','C','T'};

void DFS(int tier,int len[]){ 
    int temLen = 0;//预计还要匹配的字符串的最大长度为未匹配到的字符串长度最 
    for(int i=0 ; i<n ; i++){  
        if(size[i]-len[i] > temLen){
            temLen = size[i]-len[i]; 
        }
    }
    if(temLen == 0){//不需要匹配说明已找到 
        ans = tier;
        return;
    }
    if(tier+temLen > depth){//预计的层+已经搜的层>限制深度,停止搜索
        return;
    }

    for(int i=0 ; i<4 ; i++){
        int newLen[10];
        bool flag = false;  
        for(int j=0 ; j<n ; j++){  
            if(str[j][len[j]] == DNA[i]){//匹配到一个  
                flag = true;  
                newLen[j] = len[j]+1;//更新匹配长度  
            }else{
                newLen[j] = len[j];  
            } 
        } 
        if(flag){//没有更新匹配长度说明此情况以搜索过 
            DFS(tier+1,newLen);
        }
        if(ans != 0){//已找到答案,停止搜索 
            break;
        }
    }
}

int main(void){
    int c;
    cin>>c;

    while(c--){
        cin>>n;
        depth=0;//初始限制深度 
        for(int i=0 ; i<n ; i++){
            cin>>str[i];
            size[i] = strlen(str[i]);
            if(size[i] > depth){//初始限制深度为最长的字符串长度 
                depth = size[i];
            }
        }

        int len[N]={0};//记录了n个字符串已经匹配到的位置 
        ans = 0; 

        while(true){
            DFS(0,len);
            if(ans == 0){
                depth++;//如过没有找到答案,则搜索加深一层 
            }else{
                cout<<ans<<endl;
                break;
            }   
        }
    }

    return 0;
} 
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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