*DNA序列

2024-04-28 15:32
文章标签 dna 序列

本文主要是介绍*DNA序列,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!

题目描述:

一个DNA序列由A/C/G/T四个字母的排列组合组成。G和C的比例(定义为GC-Ratio)是序列中G和C两个字母的总的出现次数除以总的字母数目(也就是序列长度)。在基因工程中,这个比例非常重要。因为高的GC-Ratio可能是基因的起始点。

给定一个很长的DNA序列,以及要求的最小子序列长度,研究人员经常会需要在其中找出GC-Ratio最高的子序列。

知识点: 字符串

输入: 输入一个string型基因序列,和int型子串的长度

输出: 找出GC比例最高的字串

样例输入: AACTGTGCACGACCTGA 5

样例输出: GCACG

代码:

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main()
{string dna, temp;int n = 0, count = 0, max = 0;cin >> dna;cin >> n;if (n>dna.size()){return 0;}else{for (int i = 0; i <= dna.size() - n; ++i){for (int k = 0; k<n; ++k){if (dna.substr(i, n)[k] == 'G' || dna.substr(i, n)[k] == 'C'){count++;}}if (count>max)//这里如果改成大于等于,那么就默认输出最后一段字串{max = count;temp = dna.substr(i, n);}count = 0;}cout << temp << endl;}return 0;
}

这篇关于*DNA序列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!



http://www.chinasem.cn/article/943603

相关文章

C++从序列容器中删除元素的四种方法

《C++从序列容器中删除元素的四种方法》删除元素的方法在序列容器和关联容器之间是非常不同的,在序列容器中,vector和string是最常用的,但这里也会介绍deque和list以供全面了解,尽管在一... 目录一、简介二、移除给定位置的元素三、移除与某个值相等的元素3.1、序列容器vector、deque

最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式

《最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式》本文详细介绍了最长公共子序列(LCS)问题,包括其概念、暴力解法、动态规划解法,并提供了Java代码实现,暴力解法虽然简单,但在大数据处理中效率较低,... 目录最长公共子序列问题概述问题理解与示例分析暴力解法思路与示例代码动态规划解法DP 表的构建与意义动

关于最长递增子序列问题概述

《关于最长递增子序列问题概述》本文详细介绍了最长递增子序列问题的定义及两种优化解法:贪心+二分查找和动态规划+状态压缩,贪心+二分查找时间复杂度为O(nlogn),通过维护一个有序的“尾巴”数组来高效... 一、最长递增子序列问题概述1. 问题定义给定一个整数序列,例如 nums = [10, 9, 2

uva 10131 最长子序列

题意: 给大象的体重和智商,求体重按从大到小,智商从高到低的最长子序列,并输出路径。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <cmath>#include <stack>#include <vect

POJ1631最长单调递增子序列

最长单调递增子序列 import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;import java.math.BigInteger;import java.util.StringTokenizer;publ

leetcode105 从前序与中序遍历序列构造二叉树

根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。 注意: 你可以假设树中没有重复的元素。 例如,给出 前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7] 返回如下的二叉树: 3/ \9 20/ \15 7   class Solution {public TreeNode buildTree(int[] pr

day-50 求出最长好子序列 I

思路 二维dp,dp[i][h]表示nums[i] 结尾,且有不超过 h 个下标满足条件的最长好子序列的长度(0<=h<=k),二维数组dp初始值全为1 解题过程 状态转换方程: 1.nums[i]==nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h]+1) 2.nums[i]!=nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h-1

LeetCode:3177. 求出最长好子序列 II 哈希表+动态规划实现n*k时间复杂度

3177. 求出最长好子序列 II 题目链接 题目描述 给你一个整数数组 nums 和一个非负整数k 。如果一个整数序列 seq 满足在下标范围 [0, seq.length - 2] 中 最多只有 k 个下标i满足 seq[i] != seq[i + 1] ,那么我们称这个整数序列为好序列。请你返回 nums中好子序列的最长长度。 实例1: 输入:nums = [1,2,1,1,3],

用Python实现时间序列模型实战——Day 14: 向量自回归模型 (VAR) 与向量误差修正模型 (VECM)

一、学习内容 1. 向量自回归模型 (VAR) 的基本概念与应用 向量自回归模型 (VAR) 是多元时间序列分析中的一种模型,用于捕捉多个变量之间的相互依赖关系。与单变量自回归模型不同,VAR 模型将多个时间序列作为向量输入,同时对这些变量进行回归分析。 VAR 模型的一般形式为: 其中: ​ 是时间  的变量向量。 是常数向量。​ 是每个时间滞后的回归系数矩阵。​ 是误差项向量,假

时间序列|change point detection

change point detection 被称为变点检测,其基本定义是在一个序列或过程中,当某个统计特性(分布类型、分布参数)在某时间点受系统性因素而非偶然因素影响发生变化,我们就称该时间点为变点。变点识别即利用统计量或统计方法或机器学习方法将该变点位置估计出来。 Change Point Detection的类型 online 指连续观察某一随机过程,监测到变点时停止检验,不运用到