题解 | #DNA序列#

DNA序列

https://www.nowcoder.com/practice/e8480ed7501640709354db1cc4ffd42a

while True:
    try:
        seq = input() #接收 DNA 序列(sequence)
        n = int(input())
        subs = ''
        for i in range(len(seq) - n + 1):
            subs = subs + seq[i:i+n] + ' ' #字符串形式存放 seq 中所有长度为 n 的连续子序列,用‘ ’分隔
        lsub = subs.split() #获得长度为 n 的连续子序列列表
        dic = {}
        for s in lsub:
            dic[s] = s.count('C') + s.count('G') #子序列长度固定为 n,子序列中的 C 和 G 总数越多,CG-ratio 就越高
        lso = sorted(dic.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
        print(lso[0][0])
    except:
        break

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03-21 10:53
复旦大学 Java
大家好,我是@程序员花海,眼下 26 届春招、27 届暑期实习全面开启,后端卷到没边,AI Agent的岗位占主导,很多牛友在我的评论区留言,想让我出一份Agent学习路线。我特意去看了下,打开淘天的招聘页面,以校招为例,一眼望去全是AI相关的岗位,只能说之后绝大多数岗位都会快速推进AI的落地和实践。之前写过 Java 后端 3 个月抢救路线https://www.nowcoder.com/discuss/824693499982315520?sourceSSR=users,也收到了牛友们的强烈好评,这次专门给后端转 Agent做一套最少必要知识路线—— 不堆概念、不啃论文,只学面试必问、项目...
在职牛马didi:这篇路线整理得很系统,把后端知识映射到Agent体系这个思路特别实用。我自己也是从Java转做AI的,感触很深:工程底子扎实的人转Agent确实有优势,RAG和工具编排这些核心能力本质上都是后端逻辑的延伸。我们团队在做天猫的AI应用落地,方向跟你这篇路线里的企业级RAG和Agent系统很接近。暑期实习还在招AI应用研发工程师,JD可以参考看看跟你背景是否匹配:https://www.nowcoder.com/jobs/detail/440929?jobId=440929
软件开发投递记录
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不愿透露姓名的神秘牛友
03-19 10:38
实力求职者:真的绷不住了,第一张霸总人设,第二张求生欲拉满
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