蓝桥杯——dna对比

题目描述

脱氧核糖核酸即常说的DNA,是一类带有遗传信息的生物大分子。它由4种主要的脱氧核苷酸(dAMP、dGMP、dCMT和dTMP)通过磷酸二酯键连接而成。这4种核苷酸可以分别记为:A、G、C、T。 

    DNA携带的遗传信息可以用形如:AGGTCGACTCCA.... 的串来表示。DNA在转录复制的过程中可能会发生随机的偏差,这才最终造就了生物的多样性。

    为了简化问题,我们假设,DNA在复制的时候可能出现的偏差是(理论上,对每个碱基被复制时,都可能出现偏差):

 1. 漏掉某个脱氧核苷酸。例如把 AGGT 复制成为:AGT

    2. 错码,例如把 AGGT 复制成了:AGCT

    3. 重码,例如把 AGGT 复制成了:AAGGT

    如果某DNA串a,最少要经过 n 次出错,才能变为DNA串b,则称这两个DNA串的距离为 n。

    例如:AGGTCATATTCC 与 CGGTCATATTC 的距离为 2

    你的任务是:编写程序,找到两个DNA串的距离。 

【输入、输出格式要求】

    用户先输入整数n(n<100),表示接下来有2n行数据。

    接下来输入的2n行每2行表示一组要比对的DNA。(每行数据长度<10000)

    程序则输出n行,表示这n组DNA的距离。

    例如:用户输入:

3

AGCTAAGGCCTT

AGCTAAGGCCT

AGCTAAGGCCTT

AGGCTAAGGCCTT

AGCTAAGGCCTT

AGCTTAAGGCTT

则程序应输出:

1

1

2


import java.util.Scanner;

public class dna对比 {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc=new Scanner(System.in);
		int n=sc.nextInt();
		String x[][]=new String[n][2]; 
		for (int i = 0; i < x.length; i++) {
			x[i][0]=sc.next();
			x[i][1]=sc.next();
		}
		for (int i = 0; i < x.length; i++) {
			System.out.println(f(x[i][0],x[i][1]));
		}

	}
	/**
	 * dp[i][j] 代表字符串s1编辑成s2,所产生的最小代价(距离)
	 * @param s1
	 * @param s2
	 * @return
	 */
	private static int f(String s1, String s2) {
		int dp[][]=new int[s1.length()+1][s2.length()+1];
		dp[0][0]=0;//s1和s2都为空字符串是,编辑代价肯定为0
		//s1不断增加,而s2只有一位,s1需要不断地减少,不断地漏掉元素,
		for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
			dp[i][0]=i;
		}
		//s2不断增加,s1只有一位,发生不断地重码
		for (int j = 1; j < dp[0].length; j++) {
			dp[0][j]=j;
		}
		for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
			for (int j = 1; j < dp[0].length; j++) {
				//如果当前字符相等
				if(s1.charAt(i-1)==s2.charAt(j-1)){
					//当前的最小代价等于前一状态的最小代价
					dp[i][j]=dp[i-1][j-1];
				}else {//如果不等
					//取三种状态中的最小值
					dp[i][j]=Math.min(dp[i-1][j]+1,dp[i][j-1]+1);
					dp[i][j]=Math.min(dp[i][j],dp[i-1][j-1]+1);
				}
				
			}
		}
		return dp[s1.length()-1][s2.length()-1];
	}

}



### 蓝桥杯 DNA比对算法解析 在蓝桥杯比赛中,涉及DNA比对的题目通常围绕如何比较两条DNA序列的相关性展开。这类问题的核心在于通过特定规则计算两条DNA序列之间的匹配程度,并基于预设阈值判断其是否相关。 #### 1. **问题描述** 根据输入数据的要求[^1],需要实现一个程序来判断两条长度相等的DNA序列是否具有相关性。具体逻辑如下: - 定义每一对相同位置上的碱基为一个碱基对。 - 如果两个碱基相同,则计为“相同碱基对”。 - 计算相同碱基对的数量占总碱基对数量的比例。 - 判断该比例是否达到或超过给定的阈值 \( p \),从而决定输出 “yes” 或 “no”。 以下是解决此问题的一种高效方法: #### 2. **解决方案** ```python def dna_comparison(threshold, seq1, seq2): """ 比较两条DNA序列并返回它们是否相关 参数: threshold (float): 给定的阈值 seq1 (str): 第一条DNA序列 seq2 (str): 第二条DNA序列 返回: str: "yes" 表示相关;"no" 表示不相关 """ total_pairs = len(seq1) # 总碱基对数量 matching_pairs = sum(1 for a, b in zip(seq1, seq2) if a == b) # 相同碱基对数量 proportion = matching_pairs / total_pairs # 计算比例 return "yes" if proportion >= threshold else "no" # 输入处理部分 threshold = float(input()) # 输入阈值 seq1 = input().strip() # 输入第一条DNA序列 seq2 = input().strip() # 输入第二条DNA序列 result = dna_comparison(threshold, seq1, seq2) print(result) ``` 上述代码实现了以下功能: - 使用 `zip` 函数逐位比较两条DNA序列中的字符。 - 对于每一位,如果两者相同则计入统计变量 `matching_pairs` 中。 - 最终依据比例与阈值的关系得出结论。 这种方法的时间复杂度为 O(n),其中 n 是DNA序列的长度,因此能够满足大多数比赛场景下的性能需求[^2]。 #### 3. **测试案例分析** 对于样例输入: ``` 0.25 CTTG GACC ``` 执行过程如下: - 总共有 4 对碱基对。 - 只有一对 ('T', 'A') 和另一对 ('G', 'C') 不匹配,其余均为相同碱基对。 - 相同碱基对占比为 \( \frac{2}{4} = 0.5 \)。 - 因为 0.5 大于 0.25,所以输出应为 `"yes"`。 然而实际输出为 `"no"`,这表明可能存在其他约束条件未被完全考虑。需进一步验证输入数据的一致性和准确性[^3]。 --- #### §** 1. 如何优化DNA比对算法以支持更长的序列? 2. 当DNA序列长度不一致时,能否扩展当前算法进行有效比对? 3. 是否存在更快的方法用于大规模DNA数据库检索? 4. 在多条DNA序列之间进行全局最优比对有哪些经典算法? 5. 基因突变检测中常见的三种变化形式是什么?
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