LintCode 1678: Train compartment problem (stack经典题)

本文探讨了一种铁路运输场景下的车厢调度算法,通过使用栈结构实现车厢从右侧轨道到左侧轨道的有序转移,旨在确定是否能按指定顺序完成调度,并找出调度站最大承载车厢数。
  1. Train compartment problem
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    There is a railroad track and a transfer station in the middle of the railroad track. You can imagine a structure like “T”. You can think of this transfer station as a stack - the carriage is FILO(first-in last-out). There are n train carriages arranged on the rails on the right side of the transfer station from 1 to n.

Now we want to transfer these n carriages to the rail on the left side of the transfer station, to be in the order of the array arr. And each carriage enters the transfer station at most once.

Your task is to determine if the order of the arr can be reached. If possible, return the number of cars in the transfer station. If not, return -1.

Example
Example 1:

Input: arr = [4,5,3,2,1]
Output: 3
Explanation:
1 enter the transfer station
2 enter the transfer station
3 enter the transfer station
4 directly to the railroad on the left
5 directly to the railroad on the left
3 from the transfer station to the railroad on the left
2 from the transfer station to the railroad on the left
1 from the transfer station to the railroad on the left
Therefore, [4, 5, 3, 2, 1] is legal, and the number of transfer stations which is the maximum is 3.
Example 2:

Input: arr = [3,1,2]
Output: -1
Explanation:
To make the first carriage is 3, we need to let 1, 2 enter the transfer station continuously.
The transfer station is FILO, that is to say, 1 can not get the railroad on the left before 2.
Notice
n ≤ 10^5

解法1:
类似LintCode 377: Stack Push-Pop Sequence
代码如下:


class Solution {
public:
    /**
     * @param arr: the arr
     * @return:  the number of train carriages in this transfer station with the largest number of train carriages
     */
    int trainCompartmentProblem(vector<int> &arr) {
        int n = arr.size();
        if (n == 0) return 0;
        stack<int> st;
		int result = 0;
		int index = 0;   // index is for arr, i is from [1,2,3,...]
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
            st.push(i);
			result = max(result, (int)st.size() - 1);
		    while(!st.empty() && st.top() == arr[index]) {
		       st.pop();
			   index++;
		    }
		}
		
		if (!st.empty()) {
		    return -1;
        }
        
		return result;
    }
};
<think>好的,用户想了解如何搭建个人HIC分析流程中的4-compartment模块分析,特别是方法和工具。首先,我需要回忆一下HIC分析中的compartment模块相关知识。Compartment分析通常是指通过Hi-C数据识别基因组中的A/Bcompartments,这些区室与染色质的开放和闭合状态相关,对应不同的功能区域。根据用户提供的引用内容,尤其是引用[1]和[4],用户之前可能已经参考了HiC-Pro的官方文档和一些现有的脚本,比如在GitHub上的分析流程。用户提到的具体脚本是02_Analysis_dcHiC_genes.Rmd,这可能涉及到使用R语言进行下游分析,包括差异compartment的识别和相关基因的功能分析。 接下来,我需要确定compartment分析的主要步骤。通常,这包括数据预处理、计算相关性矩阵、主成分分析(PCA)、确定A/B compartments,以及后续的功能注释和可视化。工具方面,HiC-Pro常用于上游数据处理,而下游分析可能使用R和Bioconductor中的包,如dcHiC、GenomicRanges等。 用户提到的引用[3]提到使用10kb分辨率的数据,这可能影响分析的准确性和计算资源的需求。此外,用户还提到统计文件的处理,如hicpro_collectStats.sh脚本,这可能用于收集HiC-Pro输出的统计数据,确保数据质量。需要确保用户了解每个步骤的目的和具体操作方法。例如,在计算相关性矩阵时,可能需要先得到正确的输入文件格式,然后进行归一化处理。主成分分析后的第一主成分通常用来区分A/B compartments,正值和负值对应不同的区室。可能还需要考虑如何验证compartment的结果,比如与已知的组蛋白修饰数据或基因表达数据进行对比。此外,差异compartment分析可能需要比较不同样本之间的compartment变化,这涉及到统计方法的应用,如p值的计算和多重检验校正。 用户可能遇到的问题包括数据预处理中的参数设置、选择合适的工具版本、处理大矩阵时的计算效率,以及结果的可视化方法。需要确保提供的工具和步骤能够解决这些问题,或者给出相应的优化建议,比如使用更高性能的计算资源或并行处理。最后,生成相关问题时,需要考虑用户可能进一步询问的内容,比如如何优化compartment分析的性能,如何处理不同分辨率的数据,或者如何将结果与其他组学数据整合。这些问题可以帮助用户更深入地理解整个分析流程。</think>### HiC分析流程4-compartment模块分析方法与工具 #### **核心分析步骤** 1. **数据预处理** - 使用HiC-Pro完成原始数据到交互矩阵的标准化处理[^4],生成$10kb$分辨率的$observed/\_iced$矩阵文件 - 通过`hicpro_collectStats.sh`收集统计信息(如有效读段比例、交互矩阵覆盖度)[^2] 2. **相关性矩阵计算** - 对标准化后的交互矩阵计算染色体级别的Pearson/Spearman相关性矩阵 - 工具推荐:`dcHiC` R包或`cooltools`(Python库) 3. **主成分分析(PCA)** - 对相关性矩阵进行PCA降维,提取第一主成分(PC1) - PC1符号决定A/B区室: $$ \text{Compartment}_A = \{ bin \mid PC1(bin) > 0 \} $$ $$ \text{Compartment}_B = \{ bin \mid PC1(bin) < 0 \} $$ - 工具实现:`scikit-learn`(Python)或`prcomp`(R) 4. **差异区室识别** - 比较不同样本(如肿瘤vs正常)的PC1值分布,通过置换检验筛选差异区室 - 关键脚本参考:`02_Analysis_dcHiC_genes.Rmd`中的分段拟合方法[^1] 5. **功能注释与可视化** - 使用`ChIPseeker`注释区室相关基因 - 通过`ggplot2`绘制区室转换与基因表达关联图[^3] --- #### **关键工具列表** | 工具类型 | 推荐工具 | |----------------|--------------------------------------------------------------------------| | 上游处理 | HiC-Pro, Juicer | | 矩阵分析 | cooltools, HiCExplorer | | 差异分析 | dcHiC R包, edgeR | | 可视化 | ggplot2(R), HiGlass(Python) | --- ### **典型代码片段** ```r # 使用dcHiC进行差异区室分析 library(dcHiC) comp_results <- dcHiC::call_compartments( matrix_path = "hic_results/matrix/10kb/iced/", sample_info = sample_meta, method = "wilcoxon" ) ``` ---
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