All DNA is composed of a series of nucleotides abbreviated as A, C, G, and T, for example: “ACGAATTCCG”. When studying DNA, it is sometimes useful to identify repeated sequences within the DNA.

Write a function to find all the 10-letter-long sequences (substrings) that occur more than once in a DNA molecule.

Example:

Input: s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT"

Output: ["AAAAACCCCC", "CCCCCAAAAA"]

看到这道题想到这应该属于CS的一个重要分支生物信息Bioinformatics研究的内容，研究DNA序列特征的重要意义自然不用多说，但是对于我们广大码农来说，还是专注于算法吧，此题还是用位操作Bit Manipulation来求解，计算机由于其二进制存储的特点可以很巧妙的解决一些问题，像之前的Single Number 单独的数字和Single Number II 单独的数字之二都是很巧妙利用位操作来求解。此题由于构成输入字符串的字符只有四种，分别是A, C, G, T，下面我们来看下它们的ASCII码用二进制来表示：

A: 0100 0001　　C: 0100 0011　　G: 0100 0111　　T: 0101 0100

由于我们的目的是利用位来区分字符，当然是越少位越好，通过观察发现，每个字符的后三位都不相同，故而我们可以用末尾三位来区分这四个字符。而题目要求是10个字符长度的串，每个字符用三位来区分，10个字符需要30位，在32位机上也OK。为了提取出后30位，我们还需要用个mask，取值为0x7ffffff，用此mask可取出后27位，再向左平移三位即可。算法的思想是，当取出第十个字符时，将其存在哈希表里，和该字符串出现频率映射，之后每向左移三位替换一个字符，查找新字符串在哈希表里出现次数，如果之前刚好出现过一次，则将当前字符串存入返回值的数组并将其出现次数加一，如果从未出现过，则将其映射到1。为了能更清楚的阐述整个过程，我们用题目中给的例子来分析整个过程：

首先我们取出前九个字符AAAAACCCC，根据上面的分析，我们用三位来表示一个字符，所以这九个字符可以用二进制表示为001001001001001011011011011，然后我们继续遍历字符串，下一个进来的是C，则当前字符为AAAAACCCCC，二进制表示为001001001001001011011011011011，然后我们将其存入哈希表中，用二进制的好处是可以用一个int变量来表示任意十个字符序列，比起直接存入字符串大大的节省了内存空间，然后再读入下一个字符C，则此时字符串为AAAACCCCCA，我们还是存入其二进制的表示形式，以此类推，当某个序列之前已经出现过了，我们将其存入结果res中即可，参见代码如下：

解法一：

class Solution {
public:
    vector<string> findRepeatedDnaSequences(string s) {
        vector<string> res;
        if (s.size() <= 10) return res;
        int mask = 0x7ffffff, cur = 0;
        unordered_map<int, int> m;
        for (int i = 0; i < 9; ++i) {
            cur = (cur << 3) | (s[i] & 7);
        }
        for (int i = 9; i < s.size(); ++i) {
            cur = ((cur & mask) << 3) | (s[i] & 7);
            if (m.count(cur)) {
                if (m[cur] == 1) res.push_back(s.substr(i - 9, 10));
                ++m[cur]; 
            } else {
                m[cur] = 1;
            }
        }
        return res;
    }
};

上面的方法可以写的更简洁一些，这里我们可以用set来代替哈希表，只要当前的数已经在哈希表中存在了，我们就将其加入res中，这里我们res也定义成set，这样就可以利用set的不能有重复项的特点，从而得到正确的答案，最后我们将set转为vector即可，参见代码如下：

解法二：

class Solution {
public:
    vector<string> findRepeatedDnaSequences(string s) {
        unordered_set<string> res;
        unordered_set<int> st;
        int cur = 0;
        for (int i = 0; i < 9; ++i) cur = cur << 3 | (s[i] & 7);
        for (int i = 9; i < s.size(); ++i) {
            cur = ((cur & 0x7ffffff) << 3) | (s[i] & 7);
            if (st.count(cur)) res.insert(s.substr(i - 9, 10));
            else st.insert(cur);
        }
        return vector<string>(res.begin(), res.end());
    }
};

上面的方法都是用三位来表示一个字符，这里我们可以用两位来表示一个字符，00表示A，01表示C，10表示G，11表示T，那么我们总共需要20位就可以表示十个字符流，其余的思路跟上面的方法完全相同，注意这里的mask只需要表示18位，所以变成了0x3ffff，参见代码如下：

解法三：

class Solution {
public:
    vector<string> findRepeatedDnaSequences(string s) {
        unordered_set<string> res;
        unordered_set<int> st;
        unordered_map<int, int> m{{'A', 0}, {'C', 1}, {'G', 2}, {'T', 3}};
        int cur = 0;
        for (int i = 0; i < 9; ++i) cur = cur << 2 | m[s[i]];
        for (int i = 9; i < s.size(); ++i) {
            cur = ((cur & 0x3ffff) << 2) | (m[s[i]]);
            if (st.count(cur)) res.insert(s.substr(i - 9, 10));
            else st.insert(cur);
        }
        return vector<string>(res.begin(), res.end());
    }
};

如果我们不需要考虑节省内存空间，那我们可以直接将10个字符组成字符串存入set中，那么也就不需要mask啥的了，但是思路还是跟上面的方法相同:

解法四：

class Solution {
public:
    vector<string> findRepeatedDnaSequences(string s) {
        set<string> res, st;
        for (int i = 0; i + 9 < s.size(); ++i) {
            string t = s.substr(i, 10);
            if (st.count(t)) res.insert(t);
            else st.insert(t);
        }
        return vector<string>{res.begin(), res.end()};
    }
};

参考资料：

https://leetcode.com/problems/repeated-dna-sequences/

https://leetcode.com/problems/repeated-dna-sequences/discuss/53855/7-lines-simple-java-on

https://leetcode.com/problems/repeated-dna-sequences/discuss/53877/i-did-it-in-10-lines-of-c

https://leetcode.com/problems/repeated-dna-sequences/discuss/53867/clean-java-solution-hashmap-bits-manipulation