ASC 19

本文介绍了一种通过字符串处理和哈希技术来判断两个DNA序列是否相似的方法。使用暴力枚举和折半搜索策略,结合自定义哈希函数对DNA序列进行编码,最终通过集合运算确定两序列的相似度。

D DNA Analysis

暴力枚举第一次翻转,记正反串。
折半搜索

#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
#define For(i,n) for(int i=1;i<=n;i++)
#define Fork(i,k,n) for(int i=k;i<=n;i++)
#define ForkD(i,k,n) for(int i=n;i>=k;i--)
#define Rep(i,n) for(int i=0;i<n;i++)
#define ForD(i,n) for(int i=n;i;i--)
#define RepD(i,n) for(int i=n;i>=0;i--)
#define Forp(x) for(int p=pre[x];p;p=next[p])
#define Forpiter(x) for(int &p=iter[x];p;p=next[p])  
#define Lson (o<<1)
#define Rson ((o<<1)+1)
#define MEM(a) memset(a,0,sizeof(a));
#define MEMI(a) memset(a,0x3f,sizeof(a));
#define MEMi(a) memset(a,128,sizeof(a));
#define MEMx(a,b) memset(a,b,sizeof(a));
#define INF (0x3f3f3f3f)
#define F (1000000007)
#define pb push_back
#define mp make_pair
#define fi first
#define se second
#define vi vector<int> 
#define pi pair<int,int>
#define SI(a) ((a).size())
#define Pr(kcase,ans) printf("Case #%d: %lld\n",kcase,ans);
#define PRi(a,n) For(i,n-1) cout<<a[i]<<' '; cout<<a[n]<<endl;
#define PRi2D(a,n,m) For(i,n) { \
                        For(j,m-1) cout<<a[i][j]<<' ';\
                        cout<<a[i][m]<<endl; \
                        } 
#pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000")
#define ALL(x) (x).begin(),(x).end()
#define gmax(a,b) a=max(a,b);
#define gmin(a,b) a=min(a,b);
#define fr(x) freopen(x,"r",stdin)
#define fw(x) freopen(x,"w",stdout)
typedef long long ll;
typedef long double ld;
typedef unsigned long long ull;
ll mul(ll a,ll b){return (a*b)%F;}
ll add(ll a,ll b){return (a+b)%F;}
ll sub(ll a,ll b){return ((a-b)%F+F)%F;}
void upd(ll &a,ll b){a=(a%F+b%F)%F;}
inline int read()
{
    int x=0,f=1; char ch=getchar();
    while(!isdigit(ch)) {if (ch=='-') f=-1; ch=getchar();}
    while(isdigit(ch)) { x=x*10+ch-'0'; ch=getchar();}
    return x*f;
} 
#define MAXN (40)
string Filename="dna";
char s[40],s2[40];
int n;
ull seed=123;
ull f[MAXN][MAXN],g[MAXN][MAXN],p2[MAXN];
set<ull> S;
void get() {
    cin>>(s+1);
    p2[0]=1;
    For(i,35) p2[i]=p2[i-1]*seed;
    int n=strlen(s+1);
    For(i,n) {
        Fork(j,i,n) {
            reverse(s+i,s+j+1);     
            For(i,n) {
                f[i][i]=g[i][i]=s[i];
            }
            Fork(len,2,n) {
                For(i,n-len+1) {
                    int j=i+len-1;
                    f[i][j]=f[i][j-1]*seed+s[j];
                    g[i][j]=g[i+1][j]*seed+s[i];
                }
            }

            For(k,n)
                Fork(l,k,n) {
                    ll ans=0;
                    if (1<k) ans=f[1][k-1];
                    ans=ans*p2[l-k+1]+g[k][l];
                    if (l<n) ans=ans*p2[n-l]+f[l+1][n];
//                  cout<<ans<<' ';
                    S.insert(ans);
                }
            reverse(s+i,s+j+1);     

        }

    }
} 
bool get2() {
    cin>>(s+1);
    p2[0]=1;
    For(i,35) p2[i]=p2[i-1]*seed;
    int n=strlen(s+1);
    For(i,n) {
        Fork(j,i,n) {
            reverse(s+i,s+j+1);     
            For(i,n) {
                f[i][i]=g[i][i]=s[i];
            }
            Fork(len,2,n) {
                For(i,n-len+1) {
                    int j=i+len-1;
                    f[i][j]=f[i][j-1]*seed+s[j];
                    g[i][j]=g[i+1][j]*seed+s[i];
                }
            }

            For(k,n)
                Fork(l,k,n) {
                    ll ans=0;
                    if (1<k) ans=f[1][k-1];
                    ans=ans*p2[l-k+1]+g[k][l];
                    if (l<n) ans=ans*p2[n-l]+f[l+1][n];
                    if (S.count(ans)) return 1;
                }
            reverse(s+i,s+j+1);     

        }

    }
    return 0;
} 
int main()
{
    freopen((Filename+".in").c_str(), "r", stdin);
    freopen((Filename+".out").c_str(), "w", stdout);
    get();
    puts(get2() ? "Similar": "Different")  ;
    return 0;
}

Surface Genus

在拓扑学中,定义genus为多面体的洞(比如球是0个。甜甜圈1个,手铐2个……),给一个只由三角形组成的多面体,问孔的个数

孔的个数只与点数和面数有关。

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
《基于STM32微控制器集成温湿度监测与显示功能的系统实现方案》 本方案提供了一套完整的嵌入式系统设计参考,实现了环境参数的实时采集、可视化呈现与异常状态提示。系统核心采用意法半导体公司生产的STM32系列32位微控制器作为主控单元,负责协调各外设模块的工作流程。 系统通过数字式温湿度复合传感器周期性获取环境参数,该传感器采用单总线通信协议,具有响应迅速、数据可靠的特点。采集到的数值信息通过两种途径进行处理:首先,数据被传输至有机发光二极管显示屏进行实时图形化显示,该显示屏支持高对比度输出,能够在不同光照条件下清晰呈现当前温度与湿度数值;其次,所有采集数据同时通过通用异步收发传输接口输出,可供上位机软件进行记录与分析。 当监测参数超出预设安全范围时,系统会启动声学警示装置,该装置可发出不同频率的提示音,以区分温度异常或湿度异常状态。所有功能模块的驱动代码均采用模块化设计原则编写,包含完整的硬件抽象层接口定义、传感器数据解析算法、显示缓冲区管理机制以及串口通信协议实现。 本参考实现重点阐述了多外设协同工作的时序控制策略、低功耗数据采集模式的应用方法,以及确保系统稳定性的错误处理机制。代码库中包含了详细的初始化配置流程、中断服务程序设计和各功能模块的应用程序接口说明,为嵌入式环境监测系统的开发提供了可靠的技术实现范例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值