实现rna二级结构预测c++编码及输出标记函数和备忘录

RNA二级结构预测是一个复杂的问题，需要深入的专业知识和算法，涉及到多个方面的知识，包括生物学、计算机科学、数学等等。以下提供一个粗略的实现思路，不一定是最优解，仅供参考。

C++ 编码：

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;

#define MAXN 1000 //最大RNA序列长度
int f[MAXN][MAXN]; //备忘录数组

//计算i到j的最优得分
int dp(int i, int j, char s[]) {
    if(f[i][j] >= 0) return f[i][j]; //备忘录命中
    if(i >= j) return 0; //i>=j时，没有配对，得分为0
    int res = dp(i+1, j, s); //情况1：i不参与配对
    for(int k = i+1; k <= j; ++k) { //情况2：i与k配对
        if(s[i] == 'A' && s[k] == 'U' || s[i] == 'U' && s[k] == 'A'
        || s[i] == 'C' && s[k] == 'G' || s[i] == 'G' && s[k] == 'C') {
            res = max(res, dp(i+1, k-1, s) + dp(k+1, j, s) + 1);
        }
    }
    f[i][j] = res; //备忘录记录结果
    return res;
}

//输出RNA序列的二级结构标记
void trace(int i, int j, char s[]) {
    if(i >= j) return; //i>=j时，没有配对
    if(f[i][j] == f[i+1][j]) { //情况1：i不参与配对
        trace(i+1, j, s);
    } else { //情况2：i与k配对
        for(int k = i+1; k <= j; ++k) {
            if(s[i] == 'A' && s[k] == 'U' || s[i] == 'U' && s[k] == 'A'
            || s[i] == 'C' && s[k] == 'G' || s[i] == 'G' && s[k] == 'C') {
                if(f[i][j] == f[i+1][k-1] + f[k+1][j] + 1) {
                    cout << "(" << i << "," << k << ")";
                    trace(i+1, k-1, s);
                    trace(k+1, j, s);
                    break;
                }
            }
        }
    }
}

int main() {
    char s[MAXN];
    cin >> s;
    int n = strlen(s);
    memset(f, -1, sizeof(f)); //初始化备忘录为-1
    cout << dp(0, n-1, s) << endl; //计算最优得分
    trace(0, n-1, s); //输出二级结构标记
    cout << endl;
    return 0;
}

输出标记函数：

输出RNA序列的二级结构标记，可以通过回溯备忘录数组中的最优决策路径来实现。具体实现如下：

//输出RNA序列的二级结构标记
void trace(int i, int j, char s[]) {
    if(i >= j) return; //i>=j时，没有配对
    if(f[i][j] == f[i+1][j]) { //情况1：i不参与配对
        trace(i+1, j, s);
    } else { //情况2：i与k配对
        for(int k = i+1; k <= j; ++k) {
            if(s[i] == 'A' && s[k] == 'U' || s[i] == 'U' && s[k] == 'A'
            || s[i] == 'C' && s[k] == 'G' || s[i] == 'G' && s[k] == 'C') {
                if(f[i][j] == f[i+1][k-1] + f[k+1][j] + 1) {
                    cout << "(" << i << "," << k << ")";
                    trace(i+1, k-1, s);
                    trace(k+1, j, s);
                    break;
                }
            }
        }
    }
}

备忘录：

为了避免重复计算，可以使用备忘录来记录已经计算过的子问题的结果。具体实现可以使用一个二维数组 f[i][j] 来记录子问题 dp(i,j) 的结果，其中 f[i][j] 表示 RNA 序列从第 i 个位置到第 j 个位置的最优得分。初始化备忘录为 -1，表示该位置还没有计算过。备忘录的具体实现如下：

#define MAXN 1000 //最大RNA序列长度
int f[MAXN][MAXN]; //备忘录数组

//计算i到j的最优得分
int dp(int i, int j, char s[]) {
    if(f[i][j] >= 0) return f[i][j]; //备忘录命中
    if(i >= j) return 0; //i>=j时，没有配对，得分为0
    int res = dp(i+1, j, s); //情况1：i不参与配对
    for(int k = i+1; k <= j; ++k) { //情况2：i与k配对
        if(s[i] == 'A' && s[k] == 'U' || s[i] == 'U' && s[k] == 'A'
        || s[i] == 'C' && s[k] == 'G' || s[i] == 'G' && s[k] == 'C') {
            res = max(res, dp(i+1, k-1, s) + dp(k+1, j, s) + 1);
        }
    }
    f[i][j] = res; //备忘录记录结果
    return res;
}

以上是一个简单的RNA二级结构预测的实现思路，具体实现还需要针对问题进行进一步的优化和改进。