题目要求从一个环状的 DNA 序列中找到字典序最小的表示方式。这个环状序列意味着，序列是循环的，可以从任意位置开始读取，因此我们需要找到从所有可能的起始位置开始读取的子串中，字典序最小的一个。
思路： 环状序列的展开：
因为给定的 DNA 序列是环状的，所以可以通过将序列重复一遍（将序列与自己拼接）来模拟所有可能的旋转。这样，原序列的任意旋转都会出现在拼接后的序列中。 举个例子：“ATCA”经过拼接后得到“ATCAATCA”，这个新序列中包含了原序列的所有旋转。 寻找字典序最小的旋转：
从拼接后的序列中，我们只需要依次比较每个长度为 n 的子串（从不同位置开始的旋转），并找出字典序最小的那个。 优化：
我们只需要遍历 dna_sequence 的每个位置，逐个生成旋转，比较字典序。这样，时间复杂度为 O(n^2)，在大多数情况下是可接受的。 def solution(dna_sequence): # 将环状序列展开成两倍长度，以便模拟所有可能的旋转 doubled_sequence = dna_sequence + dna_sequence min_rotation = dna_sequence
# 遍历所有可能的起始位置
for i in range(len(dna_sequence)):
current_rotation = doubled_sequence[i:i + len(dna_sequence)]
# 比较当前旋转与最小旋转的字典序
if current_rotation < min_rotation:
min_rotation = current_rotation
return min_rotation
if name == "main": # 你可以在这里添加更多的测试用例 print(solution("ATCA") == "AATC") # 输出：AATC print(solution("CGAGTC") == "AGTCCG") # 输出：AGTCCG print(solution("TCATGGAGTGCTCCTGGAGGCTGAGTCCATCTCCAGTAG") == "AGGCTGAGTCCATCTCCAGTAGTCATGGAGTGCTCCTGG") # 输出：AGGCTGAGTCCATCTCCAGTAGTCATGGAGTGCTCCTGG 代码分析： doubled_sequence = dna_sequence + dna_sequence：
这行代码将原始序列拼接成两倍长度的序列，以便模拟所有可能的旋转。 min_rotation = dna_sequence：
初始化最小旋转为原序列，因为最开始它一定是字典序最小的。 for i in range(len(dna_sequence))：
遍历每个可能的起始位置 i，对于每个位置生成一个新的旋转，并与当前的最小旋转进行比较。 current_rotation = doubled_sequence[i:i + len(dna_sequence)]：
通过从 doubled_sequence 的第 i 个位置开始提取长度为 n 的子串，生成从该位置开始的旋转。 if current_rotation < min_rotation：
如果当前旋转的字典序更小，则更新最小旋转。 返回值：
最后，返回字典序最小的旋转。 总结的新知识点 环状序列的表示：通过将序列拼接成两倍长度，可以方便地模拟所有可能的旋转。 字符串的字典序比较：Python 中的字符串可以直接用 < 运算符进行字典序比较，方便进行排序或最小值查找。 时间复杂度：在该方案中，我们的时间复杂度是 O(n^2)，其中 n 是字符串的长度。虽然时间复杂度较高，但对于大多数测试案例，这个方法是有效的。
对入门同学的学习建议 理解字符串操作：这道题考察了字符串的旋转操作，学习如何通过拼接来模拟环状序列是一个很好的技巧。 字典序的比较：掌握如何在 Python 中进行字符串的字典序比较，帮助我们快速找到最小的表示。 时间复杂度分析：对于这种涉及所有旋转的题目，理解时间复杂度的分析，特别是 O(n^2) 时间复杂度如何影响算法的效率。
