【算法分析与设计】重复的DNA

本文主要是介绍【算法分析与设计】重复的DNA，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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题目

DNA序列 由一系列核苷酸组成，缩写为 'A', 'C', 'G' 和 'T'.。

• 例如，"ACGAATTCCG" 是一个 DNA序列 。

在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列非常有用。

给定一个表示 DNA序列 的字符串 s ，返回所有在 DNA 分子中出现不止一次的 长度为 10 的序列(子字符串)。你可以按 任意顺序 返回答案。

示例

示例 1：

输入：s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT"
输出：["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"]

示例 2：

输入：s = "AAAAAAAAAAAAA"
输出：["AAAAAAAAAA"]

提示：

• 0 <= s.length <= 105

思路

这个算法的思路是使用一个哈希表来记录每个长度为10的子串的出现次数。具体步骤如下：

1. 创建一个空的 ArrayList 来存储重复出现的长度为10的子串。
2. 创建一个 HashMap 来存储子串及其出现的次数，其中键为子串，值为子串出现的次数。
3. 遍历字符串 s 的每个字符，从索引 0 开始直到索引 n-10。这样可以保证在截取长度为10的子串时不会超出字符串的范围。
4. 在每次迭代中，使用 s.substring(i, i + 10) 截取长度为10的子串。
5. 将截取得到的子串作为键，查询哈希表中是否已经存在该子串。如果存在，则更新该子串的出现次数加1；如果不存在，则将该子串作为键，出现次数初始化为1。
6. 检查当前子串在哈希表中的出现次数，如果等于2，则将该子串添加到结果集合中。
7. 最后返回结果集合。

这个算法的时间复杂度是 O(n)，其中 n 是字符串 s 的长度，因为需要遍历整个字符串一次。空间复杂度也是 O(n)，因为需要存储哈希表和结果集合。

代码实现

class Solution {public List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) {List<String> ans = new ArrayList<String>();Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();int n = s.length();for (int i = 0; i <= n - 10; ++i) {String sub = s.substring(i, i + 10);map.put(sub, map.getOrDefault(sub, 0) + 1);if (map.get(sub) == 2) {ans.add(sub);}}return ans;}
}

运行结果

这篇关于【算法分析与设计】重复的DNA的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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