POJ 1007 DNA排序解题

这里写图片描述
题目链接 http://poj.org/problem?id=1007
C++代码实现

#include<string>
#include<iostream>
using namespace std;
struct DNAdata	//定义结构体
{char name[51];double sum;DNAdata(){sum = 0;}
};
void swapDNA(DNAdata *a, DNAdata *b)
{DNAdata tempDNA;tempDNA = *a;*a = *b;*b = tempDNA;
}
int main()
{size_t n, m;	//dna序列位数n,m个dna序列cin >> n >> m;DNAdata dna[101];char temp;size_t i,j,k;for(i = 0; i != m; ++i){for(j = 0; j != n; ++j) //输入1个dna的字符序列{cin >> dna[i].name[j];}for(j = 0; j != n; ++j) //对该序列进行求逆序数{temp = dna[i].name[j];for(k = j+1; k != n; ++k){if(temp>dna[i].name[k]){++dna[i].sum;}}}}for (i = 0; i != m; ++i)  //插入排序{for (j = i; j > 0 && dna[j-1].sum > dna[j].sum; --j)//每次的子列都是有序的,判断条件可写在for(内),否则不可(这么做减少运行次数)//每次和有序数组最后一个比较,向前搜索,直到找到位置停止{swapDNA(&dna[j-1], &dna[j]);}}for (i = 0; i != m; ++i)  //输出排序后的dna序列{for(j = 0; j != n; ++j){cout << dna[i].name[j];}cout << endl;}return 0;
}

方法2

#include<string>
#include<iostream>
using namespace std;
struct DNAdata	//定义结构体
{char name[51];double sum;DNAdata(){sum = 0;}
};
void swapDNA(DNAdata *a, DNAdata *b)
{DNAdata tempDNA;tempDNA = *a;*a = *b;*b = tempDNA;
}
int main()
{size_t n, m;	//dna序列位数n,m个dna序列cin >> n >> m;DNAdata dna[101];char temp;size_t i,j,k;size_t A = 0, C = 0, G = 0;for(i = 0; i != m; ++i){for(j = 0; j != n; ++j) //输入1个dna的字符序列{cin >> dna[i].name[j];}for(int j = n-1; j >= 0; --j)	//从后往前计算逆序数{switch(dna[i].name[j]){case 'A':++A;break;case 'C':++C;dna[i].sum += A;break;case 'G':++G;dna[i].sum += A + C;break;case 'T':dna[i].sum += A + C + G;break;default:break;}}A = 0;	//为下一个计算,清零C = 0;G = 0;}for (i = 0; i != m; ++i)	//插入排序{for (j = i; j > 0 && dna[j-1].sum > dna[j].sum; --j)//每次的子列都是有序的,判断条件可写在for(内),否则不可(这么做减少运行次数)//每次和有序数组最后一个比较,向前搜索,直到找到位置停止{swapDNA(&dna[j-1], &dna[j]);}}for (i = 0; i != m; ++i)  //输出排序后的dna序列{for(j = 0; j != n; ++j){cout << dna[i].name[j];}cout << endl;//cout << " " << dna[i].sum << endl;}return 0;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/480588.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

DeepMatch:用于推荐广告的深度召回匹配算法库

一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍前言今天介绍一下我们的一个开源项目DeepMatch&#xff0c;提供了若干主流的深度召回匹配算法的实现&#xff0c;并支持快速导出用户和物品向量进行ANN检索。非常适合同学们进行快速实验和学习&#xff0c;解放算法工程师的双手&#xf…

史上最全Spring面试71题与答案

1.什么是spring? Spring是个java企业级应用的开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用&#xff0c;但是有些扩展是针对构建J2EE平台的web应用。Spring框架目标是简化Java企业级应用开发&#xff0c;并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。 2.使用Spring框架的好处…

论文浅尝 | 近期论文精选

本文转载自公众号 PaperWeekly, 对我们近期的论文浅尝进行了精选整理并附上了相应的源码链接&#xff0c;感谢 PaperWeekly&#xff01;TheWebConf 2018■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/1956■ 解读 | 花云程&#xff0c;东南大学博士&#xff0c;研究方向为自然…

海马体what where记忆推理模型

Generalisation of structural knowledge in theHippocampal-Entorhinal systemhttps://www.groundai.com/project/generalisation-of-structural-knowledge-in-the-hippocampal-entorhinal-system/海马 - 内嗅系统结构知识的泛化 实体概念信息和位置及虚拟位置信息组成记忆保存…

快速排序quicksort算法细节优化(一次申请内存/无额外内存排序)

文章目录1.只申请一次内存&#xff0c;避免多次递归调用时反复的申请和释放内存&#xff0c;提高程序运行效率2.不申请内存&#xff0c;在原数组上直接排序优化比较总结对链接中快速排序进行代码优化 https://blog.csdn.net/qq_21201267/article/details/80993672#t6 1.只申请…

在深度学习顶会ICLR 2020上,Transformer模型有什么新进展?

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍大数据文摘出品来源&#xff1a;medium编译&#xff1a;一一、AndyICLR是机器学习社群最喜爱的会议平台之一。如今&#xff0c;机器学习领域的会议已成为预印本里论文质量的标志和焦点。但即使这样&#xff0c;论文的发表数量还是越来越庞…

领域应用 | 人工智能+知识图谱:如何规整海量金融大数据?

本文转载自公众号&#xff1a;恒生技术之眼。21世纪以来&#xff0c;人类社会信息资源的开发范围持续扩大&#xff0c;经济、社会信息随着经济活动加剧得到空前的开发&#xff0c;信息资源总量呈爆炸式增长&#xff0c;我们从最初的“信息匮乏”一步踏入到“信息过量”时代。个…

神经网络不应视为模型,推理过程当为机器学习问题一等公民

首发于论智关注专栏写文章神经网络不应视为模型&#xff0c;推理过程当为机器学习问题一等公民编者按&#xff1a;Microsoft Semantic Machines资深研究科学家、UC Berkeley计算机科学博士Jacob Andreas指出&#xff0c;神经网络不应视为模型&#xff0c;因为神经网络的模型和推…

2019最全BAT资深Java面试题答案合集,建议收藏~

马上进入求职招聘高峰&#xff0c;总结了一份BAT&#xff08;阿里、百度等&#xff09;资深Java相关的面试题答案合集给到大家。 该板块的各面试章节&#xff0c;后续会持续迭代更新最新一线互联网公司的面试题目&#xff0c;建议收藏该页面&#xff0c;不定期更新查看~ Java…

中国古代诗词文本挖掘项目

PoemMining 项目地址&#xff1a;https://github.com/liuhuanyong/PoemMining Chinese Classic Poem Mining Project including corpus buiding by spyder and content analysis by nlp methods, 基于爬虫与nlp的中国古代诗词文本挖掘项目 项目介绍 中国古代诗词文化无疑是…

推荐系统的价值观

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍 前言 推荐系统作为满足人类不确定性需求的一种有效工具&#xff0c;是具有极大价值的&#xff0c;这种价值既体现在提升用户体验上&#xff0c;又体现在获取商业利润上。对绝大多数公司来说&#xff0c;提升用户体验的最终目标也是为了获…

POJ1003/1004/1005/1207/3299/2159/1083/3094/2388解题(刷一波水题)

POJ 1003 题目链接 http://poj.org/problem?id1003 大意&#xff1a;长度1/21/3…1/n&#xff0c;给定长度值&#xff0c;求n #include<iostream> using namespace std; int main() {float len 0,sum;int n;while(cin >> len && len ! 0){for(n2,sum0;s…

论文浅尝 | 远程监督关系抽取的生成式对抗训练

动机远程监督关系抽取方法虽然可以使用知识库对齐文本的方法得到大量标注数据&#xff0c;但是其中噪声太多&#xff0c;影响模型的训练效果。基于 bag 建模比基于句子建模能够减少噪声的影响&#xff0c;但是仍然无法克服 bag 全部是错误标注的情形。为了换机噪声标注&#xf…

谷歌最强NLP模型BERT官方代码来了!GitHub一天3000星

新智元报道 来源&#xff1a;GitHub 作者&#xff1a;Google Research 编辑&#xff1a;肖琴 【新智元导读】谷歌AI团队终于开源了最强NLP模型BERT的代码和预训练模型。从论文发布以来&#xff0c;BERT在NLP业内引起巨大反响&#xff0c;被认为开启了NLP的新时代。 BERT的官方…

Java经典基础与高级面试36题和答案

在Java面试的首轮&#xff0c;经常会问很多关于Java面试基础以及高级的问题&#xff0c;今天收集相关Java面试36题和答案分享出来。 1.”static”关键字是什么意思&#xff1f;Java中是否可以覆盖&#xff08;override&#xff09;一个private或者是static的方法&#xff1f; …

论文浅尝 | 问题生成(QG)与答案生成(QA)的结合

本文转载自公众号&#xff1a;徐阿衡。梳理一下 MSRA 3 篇关于 QG 的 paper&#xff1a;Two-Stage Synthesis Networks for Transfer Learning in Machine ComprehensionQuestion Answering and Question Generation as Dual TasksA Joint Model for Question Answering and Qu…

卖萌屋算法岗面试手册上线!通往面试自由之路

一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍作为算法工程师&#xff0c;基础知识的重要性自然不必多说。虽然在有些项目中比较难感受到基础的作用&#xff0c;但扎实的coding能力&#xff0c;对算法本质和适用情况的理解&#xff0c;始终是决定工作效率与未来发展的重要feature。这…

2019头条抖音Java 3面真题,含面试题答案!

一面&#xff1a; hashmap&#xff0c;怎么扩容&#xff0c;怎么处理数据冲突&#xff1f;怎么高效率的实现数据迁移&#xff1f; Linux的共享内存如何实现&#xff0c;大概说了一下。 socket网络编程&#xff0c;说一下TCP的三次握手和四次挥手 同步IO和异步IO的区别&#…

深入理解XGBoost

本文的主要内容概览&#xff1a;1 XGBoost简介XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting&#xff0c;它是经过优化的分布式梯度提升库&#xff0c;旨在高效、灵活且可移植。XGBoost是大规模并行boosting tree的工具&#xff0c;它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包&am…

会议 | ESWC2018 见闻

本文转载自公众号&#xff1a;南大Websoft 。 ESWC2018于2018年6月2日在希腊克里特岛上的伊拉克利翁举行。会议包括两天的前会(workshops, tutorials) 和三天的正会&#xff0c;参会人数约300人。KeynotesKeynote1: Structural S…