• [bzoj1264] [AHOI2006]基因匹配Match


    [bzoj1264] [AHOI2006]基因匹配Match

    Description

    基因匹配(match) 卡卡昨天晚上做梦梦见他和可可来到了另外一个星球,这个星球上生物的DNA序列由无数种碱基排列而成(地球上只有4种),而更奇怪的是,组成DNA序列的每一种碱基在该序列中正好出现5次!这样如果一个DNA序列有N种不同的碱基构成,那么它的长度一定是5N。 卡卡醒来后向可可叙述了这个奇怪的梦,而可可这些日子正在研究生物信息学中的基因匹配问题,于是他决定为这个奇怪星球上的生物写一个简单的DNA匹配程序。 为了描述基因匹配的原理,我们需要先定义子序列的概念:若从一个DNA序列(字符串)s中任意抽取一些碱基(字符),将它们仍按在s中的顺序排列成一个新串u,则称u是s的一个子序列。对于两个DNA序列s1和s2,如果存在一个序列u同时成为s1和s2的子序列,则称u是s1和s2的公共子序列。 卡卡已知两个DNA序列s1和s2,求s1和s2的最大匹配就是指s1和s2最长公共子序列的长度。 [任务] 编写一个程序:  从输入文件中读入两个等长的DNA序列;  计算它们的最大匹配;  向输出文件打印你得到的结果。

    Input

    输入文件中第一行有一个整数N,表示这个星球上某种生物使用了N种不同的碱基,以后将它们编号为1…N的整数。 以下还有两行,每行描述一个DNA序列:包含5N个1…N的整数,且每一个整数在对应的序列中正好出现5次。

    Output

    输出文件中只有一个整数,即两个DNA序列的最大匹配数目。

    Sample Input

    2
    1 1 2 2 1 1 2 1 2 2
    1 2 2 2 1 1 2 2 1 1
    

    Sample Output

    7
    

    HINT

    [数据约束和评分方法]
    60%的测试数据中:1<=N <= 1 000
    100%的测试数据中:1<=N <= 20 000

    实际上就是让你求LCS,但是如果我们用(O(N^2))的朴素算法是会超时的.所以我们考虑一种更加高效的算法.由于每种基因出现的次数都告诉你了,并且也告诉你有多少种基因型.所以我们考虑到LCS在两个字母相同时才会更新答案的性质,所以我们记录下第一条DNA序列中每个基因出现的位置,再在第二条DNA序列中去找来更新答案.求max时用树状数组维护.最后注意从右往左更新,因为提前更新左边可能答案会变小.

    #include <cstdio>
    #include <algorithm>
    using namespace std;
    
    static const int maxm=1e6+10;
    
    int tr[maxm],A[maxm],B[maxm],f[maxm],cnt[maxm],pos[maxm][5+1];
    int n,ans;
    
    int lowbit(int x){
    	return x&-x;
    }
    
    void Add(int k,int val){
    	for(int i=k;i<=n;i+=lowbit(i))
    		tr[i]=max(tr[i],val);
    }
    
    int Query(int k){
    	int ret=0;
    	for(int i=k;i;i-=lowbit(i))
    		ret=max(ret,tr[i]);
    	return ret;
    }
    
    int main(){
    	scanf("%d",&n);n*=5;
    	for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&A[i]),pos[A[i]][++cnt[A[i]]]=i;
    	for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&B[i]);
    	
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		for(int j=5;j;j--){
    			int now=pos[B[i]][j];
    			f[now]=max(f[now],Query(now-1)+1);
    			Add(now,f[now]);
    			ans=max(ans,f[now]);
    		}
    	}
    	
    	printf("%d
    ",ans);
    
    	return 0;
    }
    

    传送门

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Exbilar/p/6852480.html
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