LeetCode 187 - Repeated DNA Sequences

本文介绍了一种算法,用于在DNA分子中找到长度为10的重复序列子串。通过使用二进制映射和哈希表,算法能够在复杂度可控的情况下高效地识别这些重复模式。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

All DNA is composed of a series of nucleotides abbreviated as A, C, G, and T, for example: "ACGAATTCCG". When studying DNA, it is sometimes useful to identify repeated sequences within the DNA.

Write a function to find all the 10-letter-long sequences (substrings) that occur more than once in a DNA molecule.

For example,

Given s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT",

Return:
["AAAAACCCCC", "CCCCCAAAAA"].

solution 1:

考虑到只有4种字母,ACGT,固定10位字符,所以排列组合数是一定的,仅有4^10 = 1048576种可能。因此,可以让10位字符序列做一个Hash。

A = 00
C = 01
G = 10
T = 11

将他们拼接起来,变成一个数value

如: AAACCC = 00 00 00 01 01 01 (二进制) = 21 (十进制)

然后遍历整个序列,每10个字符生成一个value。因为只需要判断10个字符的值,每个字符占2位,所以我们只需要20位的bit,通过掩码0xFFFFF来过滤掉10位之前的字符所对应的位。当某value出现过一次后,就将对应的序列加入到结果中。

public List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) {
    List<String> result = new ArrayList<>();
    Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
    map.put('A', 0);
    map.put('C', 1);
    map.put('G', 2);
    map.put('T', 3);
    Map<Integer, Integer> sumMap = new HashMap<>();
    // if(s == null || s.length() < 10) return result;
    int sum = 0;
    for(int i=0; i<s.length(); i++) {
        sum = ((sum << 2) + map.get(s.charAt(i))) & 0xFFFFF;
        if(i < 9) continue;
        Integer cnt = sumMap.get(sum);
        if(cnt != null && cnt == 1) {
            result.add(s.substring(i-9,i+1));
        } 
        sumMap.put(sum, cnt != null ? cnt+1 : 1);
    }
    return result;
}

 

Solution 2:

我们可以考虑使用A,C,G,T的ASCII码的二进制来替代map映射表。当然,必须保证字符大小写格式完全统一。

A: 1000001

C: 1000011

G: 1000111

T: 1010100

可以看出,A,C,G,T的后三位都不同。我们可以仅用后三位来代表每个字符。10个字符的话我们需要30位,正好低于Integer的32位。这次我们则需要30位的掩码 0x3FFFFFFF 来保证我们只拿30位即最近10个字符。

public List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) {
    List<String> result = new ArrayList<>();
    Map<Integer, Integer> sumMap = new HashMap<>();
    int sum = 0;
    for(int i=0; i<s.length(); i++) {
        sum = ((sum << 3) | (s.charAt(i) & 7)) & 0x3FFFFFFF;
        if(i < 9) continue;
        Integer cnt = sumMap.get(sum);
        if(cnt != null && cnt == 1) {
            result.add(s.substring(i-9, i+1));
        } 
        sumMap.put(sum, cnt != null ? cnt+1 : 1);
    }
    return result;
}

 

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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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