Write a program to print all permutations of a given string

本文介绍了一种使用回溯法实现的字符串全排列算法,并通过Python代码详细展示了如何生成给定字符串的所有可能排列组合。

Write a program to print all permutations of a given string

A permutation, also called an “arrangement number” or “order,” is a rearrangement of the elements of an ordered list S into a one-to-one correspondence with S itself. A string of length n has n! permutation.
Source: Mathword(http://mathworld.wolfram.com/Permutation.html)

Below are the permutations of string ABC.
ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA

Here is a solution using backtracking.

NewPermutation

  • C/C++
  • Python
# Python program to print all permutations with
# duplicates allowed

# Function to swap values
def swap(a,l,r):
    t = a[l]
    a[l] = a[r]
    a[r] = t
    return a

def toList(string):
    List = []
    for x in string:
        List.append(x)
    return List

def toString(List):
    return ''.join(List)

# Function to print permutations of string
# This function takes three parameters:
# 1. String
# 2. Starting index of the string
# 3. Ending index of the string.
def permute(a, l, r):
    if l==r:
        print toString(a)
    else:
        for i in xrange(l,r+1):
            a = swap(a,l,i)
            permute(a, l+1, r)
            a = swap(a,l,i) # backtrack

# Driver program to test the above function
string = "ABC"
n = len(string)
a = toList(string)
permute(a, 0, n-1)

# This code is contributed by Bhavya Jain


Output:
ABC
ACB
BAC
BCA
CBA
CAB


Algorithm Paradigm: 
Backtracking
Time Complexity:  O(n*n!)

Please write comments if you find the above codes/algorithms incorrect, or find other ways to solve the same problem.

“ESs against all permutations of the dataset” 指的是针对数据集的所有排列计算富集得分(ESs,Enrichment Scores)。在基因集富集分析(GSEA)中,为了评估基因集的富集结果是否具有统计学意义,会对数据集进行多次排列(permutation)操作。 具体来说,每次排列会打乱样本的类别标签,然后重新计算基因集的富集得分。通过对数据集进行大量的排列(例如 1000 次),可以得到一系列的富集得分,这些得分构成了一个零分布(null distribution)。将实际计算得到的富集得分与这个零分布进行比较,就可以判断实际的富集结果是否显著。“ESs against all permutations of the dataset” 强调的是在所有排列情况下计算得到的富集得分集合,用于后续的统计检验和结果评估。 例如,在分析癌症样本和正常样本的基因表达数据时,为了确定某个基因集在癌症样本中是否真正富集,会对样本的癌症/正常标签进行多次随机打乱,每次打乱后重新计算该基因集的富集得分,最终得到所有排列下的富集得分集合。 ```python # 以下是一个简化的示例代码,模拟对数据集进行排列并计算富集得分 import numpy as np # 假设这是原始的基因表达数据 expression_data = np.random.rand(100, 20) # 100 个基因,20 个样本 # 假设这是样本的类别标签 labels = np.random.randint(0, 2, 20) # 定义基因集 gene_set = np.random.choice(100, 20) # 定义计算富集得分的函数(这里只是简单示例,实际的计算更复杂) def calculate_es(data, labels, gene_set): # 这里省略具体的富集得分计算逻辑 return np.random.rand() # 进行排列操作 num_permutations = 1000 es_permutations = [] for _ in range(num_permutations): # 打乱标签 permuted_labels = np.random.permutation(labels) # 计算富集得分 es = calculate_es(expression_data, permuted_labels, gene_set) es_permutations.append(es) # 打印所有排列下的富集得分 print(es_permutations) ```
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