洛谷P1140 相似基因

题目背景

大家都知道,基因可以看作一个碱基对序列。它包含了44种核苷酸,简记作A,C,G,TA,C,G,T。生物学家正致力于寻找人类基因的功能,以利用于诊断疾病和发明药物。

在一个人类基因工作组的任务中,生物学家研究的是:两个基因的相似程度。因为这个研究对疾病的治疗有着非同寻常的作用。

题目描述

两个基因的相似度的计算方法如下:

对于两个已知基因,例如AGTGATGAGTGATG和GTTAGGTTAG,将它们的碱基互相对应。当然,中间可以加入一些空碱基-,例如:

这样,两个基因之间的相似度就可以用碱基之间相似度的总和来描述,碱基之间的相似度如下表所示:

那么相似度就是:(-3)+5+5+(-2)+(-3)+5+(-3)+5=9(−3)+5+5+(−2)+(−3)+5+(−3)+5=9。因为两个基因的对应方法不唯一,例如又有:

相似度为:(-3)+5+5+(-2)+5+(-1)+5=14(−3)+5+5+(−2)+5+(−1)+5=14。规定两个基因的相似度为所有对应方法中,相似度最大的那个。

输入输出格式

输入格式:

共两行。每行首先是一个整数,表示基因的长度;隔一个空格后是一个基因序列,序列中只含A,C,G,TA,C,G,T四个字母。1 \le1≤序列的长度\le 100≤100。

输出格式:

仅一行,即输入基因的相似度。

输入输出样例

输入样例#1:

7 AGTGATG

5 GTTAG

输出样例#1:

14

Solution

显然二维dp?

设\(dp[i][j]\)表示字符串1匹配到i字符串2匹配到j(不包含'-')的最高得分

那么对于每个状态,就有三种情况,我们把这三种情况列出来,状态转移方程也就差不多了

  1. 当前i不动,由j去匹配'-'
  2. 当前j不动,有i去匹配'-'
  3. 当前i匹配当前j

为了方便转移,我们把每个配对的得分列成表

int cost[6][6]={
{0},
{0,5,-1,-2,-1,-3},
{0,-1,5,-3,-2,-4},
{0,-2,-3,5,-2,-2},
{0,-1,-2,-2,5,-1},
{0,-3,-4,-2,-1,-inf},
};

那么其实状态转移方程也就出来了

\[dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i][j-1]+cost[b[j]][5])
\]

\[dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j])+cost[a[i]][5]
\]

\[dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-1]+cost[a[i]][b[j]])
\]

初始化


for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=m;j++)dp[i][j]=-inf;
for(int i=1;i<=n;i++) dp[i][0]=dp[i-1][0]+cost[a[i]][5];//i不匹配
for(int i=1;i<=m;i++) dp[0][i]=dp[0][i-1]+cost[b[i]][5];//j不匹配

Code

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int inf=2e9;
int n,m,dp[110][110],a[110],b[110];
string s1,s2;
int cost[6][6]={
{0},
{0,5,-1,-2,-1,-3},
{0,-1,5,-3,-2,-4},
{0,-2,-3,5,-2,-2},
{0,-1,-2,-2,5,-1},
{0,-3,-4,-2,-1,-inf},
};
int main()
{
ios::sync_with_stdio(0);
cin>>n>>s1>>m>>s2;
for(int i=1;i<=n;i++)
switch(s1[i-1]) {
case 'A':a[i]=1;break;
case 'C':a[i]=2;break;
case 'G':a[i]=3;break;
case 'T':a[i]=4;break;
}
for(int i=1;i<=m;i++)
switch(s2[i-1]) {
case 'A':b[i]=1;break;
case 'C':b[i]=2;break;
case 'G':b[i]=3;break;
case 'T':b[i]=4;break;
}
for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=m;j++)dp[i][j]=-inf;
for(int i=1;i<=n;i++) dp[i][0]=dp[i-1][0]+cost[a[i]][5];
for(int i=1;i<=m;i++) dp[0][i]=dp[0][i-1]+cost[b[i]][5];
for(int i=1;i<=n;i++) {
for(int j=1;j<=m;j++) {
dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i][j-1]+cost[b[j]][5]);
dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j]+cost[a[i]][5]);
dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-1]+cost[a[i]][b[j]]);
}
}
cout<<dp[n][m]<<endl;//目标状态
}

博主蒟蒻,随意转载.但必须附上原文链接

http://www.cnblogs.com/real-l/

洛谷P1140 相似基因 (DP)的更多相关文章

  1. 洛谷 P1140 相似基因(DP)

    传送门 https://www.cnblogs.com/violet-acmer/p/9852294.html 参考资料: [1]:https://www.cnblogs.com/real-l/p/9 ...

  2. 洛谷P1140 相似基因【线性dp】

    题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1140 题意: 给定两串基因串(只包含ATCG),在其中插入任意个‘-’使得他们匹配.(所以一共是5种字符) 这5 ...

  3. 洛谷P1140 相似基因(线性DP)

    题目背景 大家都知道,基因可以看作一个碱基对序列.它包含了444种核苷酸,简记作A,C,G,TA,C,G,TA,C,G,T.生物学家正致力于寻找人类基因的功能,以利用于诊断疾病和发明药物. 在一个人类 ...

  4. 洛谷 P1140 相似基因 ( 线性DP || 类LCS )

    题意 : 题目链接 分析 :  可以观察到给出的配对代价表中对角线部分是正数 其余的都是负数,也就是说让相同字母的匹配的越多越好 即找出 LCS 但是这里 DP 的过程需要记录一下代价 有关 LCS ...

  5. 洛谷P1140 相似基因

    题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1140 分析: 本题一看就知道是一道动归,其实和字串距离非常的像,只不过多了题目规定的匹配相似度罢了. 匹配的相似 ...

  6. 洛谷 P1140 相似基因 题解

    每日一题 day23 打卡 Analysis dp[i][j]表示序列A中前i个与序列B中前j个匹配的相似度最大值 所以,dp方程很容易想到: 1.让a[i]与b[j]匹配 2.让a[i]与B序列中一 ...

  7. 【洛谷P1140 相似基因】动态规划

    分析 f[i][j] 表示 1数组的第i位和2数组的第j位匹配的最大值 f[1][1]=-2 f[2][1]=-2+5=3 f[3][1]=-2+5+5=8 三个决策: 1.由f[i-1][j-1]直 ...

  8. 洛谷P1108 低价购买[DP | LIS方案数]

    题目描述 “低价购买”这条建议是在奶牛股票市场取得成功的一半规则.要想被认为是伟大的投资者,你必须遵循以下的问题建议:“低价购买:再低价购买”.每次你购买一支股票,你必须用低于你上次购买它的价格购买它 ...

  9. NOIP2017提高组Day2T2 宝藏 洛谷P3959 状压dp

    原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/9261079.html 题目传送门 - 洛谷P3959 题目传送门 - Vijos P2032 题意 给定一个 ...

随机推荐

  1. vue eslint报错解决办法

    若提示入下图时,在build / webpack.base.conf.js中, 找到 // const createLintingRule = () => ({// test: /\.(js|v ...

  2. 浅析arm的异常、中断和arm工作模式的联系

    说到异常向量,会让人联想到中断向量.其实,中断是属于异常的子集的,也就是说中断其实是异常其中的一种. 回到异常向量,他其实是一张表格,每个格子里存放的是一个地址,或者是一个跳转命令,不管是哪个,其目的 ...

  3. 汇编 LEA 指令

    知识点:  LEA指令  &与LEA  OD里修改汇编代码 一.LEA指令格式 有效地址传送指令 LEA 格式: LEA 操作数A, 操作数B 功能: 将操作数B的有效地址传送到指定的的 ...

  4. [Deep-Learning-with-Python] Keras高级概念

    Keras API 目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的.Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的. 这是一个经 ...

  5. Linux 下的编译安装说明

    https://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/140309.htm

  6. [paper]MaskFusion: Real-Time Recognition, Tracking and Reconstruction of Multiple Moving Objects

    Before 近期在调研关于RGBD在室内移动机器人下的语义导航的研究.目前帝国理工的Andrew Davison在这边有两个团队在研究,分别是Fusion++ 和 这篇 MaskFusion.这篇是 ...

  7. PAT甲题题解-1004. Counting Leaves (30)-统计每层叶子节点个数+dfs

    统计每层的叶子节点个数建树,然后dfs即可 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> # ...

  8. M1事后分析报告

    在得到M1团队成绩之后,每个团队都需要编写一个事后分析报告,对于团队在M1阶段的工作做一个总结. 请在2015年11月24日上课之前根据下述博客中的模板总结前一阶段的工作,发表在团队博客上,并在课上的 ...

  9. 第一个spring冲刺总结及后诸葛亮报告(附团队贡献分)

    眨眼就完结了第一阶段的冲刺了,之前因为学校停电停水等诸多原因而导致冲刺完毕时间的推迟. 第一阶段总体是做到了运算的功能,只是一些基本的功能实现,但能保证的容错性能较高. 1.在普遍的四则运算中都能见到 ...

  10. 校园社交网站app

    1.项目说明 1.1 项目背景 虽然公共社交网络系统能够满足大多数高校校园用户在校园网络社交的需求,但是针对校园学习.工作和文化生活等方面的支持以及学校个性化需求方面却存在不足.利用电子校务平台的数据 ...