UVa 1368 DNA Consensus String

本文介绍了一种算法,用于从多个固定长度的DNA序列中找到一个新序列,该序列与所有给定序列的Hamming距离之和最小,并且在有多解的情况下选择字典序最小的那个。通过统计每个位置上出现次数最多的碱基来实现。
/*
   给定m个长度为n的字符串,使得Hamming距离尽量小
   Hamming指两个字符串对应位置字符不同的个数
   有多解,求字典序最小的字符串 
*/
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;

char map[1010];


struct node
{
    int A;
    int C;
    int G,T;   
}a[1010];
int main()
{
  int n,m;
  int i,j,t;
  scanf("%d",&t);
  while(t--)
  {
  scanf("%d%d",&m,&n);
  char ans[1010]={};
  memset(a,0,sizeof(a));
  for(i=0;i<m;i++)
  {
    scanf("%s",&map);
    for(j=0;j<n;j++)
    {
      if(map[j]=='A')
        a[j].A++;
      else if(map[j]=='C')
       a[j].C++;
      else if(map[j]=='G')
       a[j].G++;
       else
       a[j].T++;
     }
   }
    int count=0;
    int max;
    
    for(j=0;j<n;j++)
    {
      max=a[j].A;
      ans[j]='A';
      if(a[j].C>max) {max=a[j].C;ans[j]='C';}
      if(a[j].G>max) {max=a[j].G;ans[j]='G';}
      if(a[j].T>max) {max=a[j].T;ans[j]='T';}
      
    //  printf("%d+++%d ++++%d\n",m,max,m-max);
      count+=(m-max);
      
    }
     //ans[m]='/0';
    
    printf("%s\n%d\n",ans,count);
    
}
    
  //  for(;;);


  return 0;    
}


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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