最小堆+动态规划(三指针) 264. 丑数 II

本文探讨了如何找出第n个丑数,即只包含质因数2,3,5的正整数。提供了两种解法,一是使用优先队列进行去重处理,二是采用三指针动态规划的方法。通过这两种方法,可以有效地解决LeetCode上的丑数II问题。

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264. 丑数 II

编写一个程序,找出第 n 个丑数。

丑数就是只包含质因数 2, 3, 5 的正整数。

示例:

输入: n = 10
输出: 12

解释: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12 是前 10 个丑数。
说明:

1 是丑数。
n 不超过1690。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/ugly-number-ii
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解法1:优先队列
int不够存,要longlong来存;
最小堆的优先队列初始化:

priority_queue<int,vector<int>,greater<in>> q;

注意点:
去重:2的倍数不添加3和5的公倍数,3的倍数不添加5的公倍数,完成去重;

去重也可用哈希map或set保存,完成去重。

class Solution {
public:
    int nthUglyNumber(int n) {
        q.push(1);
        long long res;
        while(n>0)
        {   
            res=q.top();
            //cout<<res<<endl;
            if((res*2)%3!=0&&(res*2)%5!=0)
            q.push(res*2);
            if((res*3)%5!=0)
            q.push(res*3);
            q.push(res*5);
            q.pop();
            n--;
        }
        return int(res);
    }
private:
    priority_queue<long long,vector<long long>,greater<long long>> q;
};

解法2
三指针动态规划;

三个指针表示*2,*3,*5,同时指向数组里的1;
每次取三个指针乘以各自倍数的最小值入数组,该指针后移,若有其他指针也相同,一样后移,执行n-1次,即可找到第n个丑数;

class Solution {
public:
    int nthUglyNumber(int n) {
        vector<int> res;
        res.push_back(1);
        int i,j,k;
        i=j=k=0;
        int ugly;
        for(int t=1;t<n;t++)     //n-1次循环
        {
            ugly=findmin(res[i]*2,res[j]*3,res[k]*5);
            res.push_back(ugly);
            if(ugly==res[i]*2) i++;
            if(ugly==res[j]*3) j++;
            if(ugly==res[k]*5) k++;
        }
        return res[n-1];
    }
private:
    int findmin(int a,int b, int c)
    {
        int res;
        if(a<b) res=a;
        else res=b;

        if(c<res) res=c;
        return res;
    }
};

注意点
min(int a, int b, int c)可以写成 min(min(int a, int b), int c);

### 丑数的概念 丑数是指仅包含质因数2、3和5的正整数。换句话说,任何丑数都可以表示为 \(2^a \times 3^b \times 5^c\) 的形式,其中 \(a\), \(b\), 和 \(c\) 是非负整数[^4]。按照惯例,1被认为是第一个丑数。 ### 如何用编程生成丑数 一种常见的方法是通过动态规划来生成丑数序列。这种方法利用了一个事实:每一个新的丑数必定是由之前的某个丑数分别乘以2、3或5得到的。因此可以通过维护三个指针(索引),分别对应于当前用于生成新丑数的基数,逐步构建整个丑数列表[^1]。 以下是基于此思路的一个Python实现: ```python def nth_ugly_number(n): ugly_numbers = [1] * n # 初始化长度为n的数组,初始值全设为1 index2, index3, index5 = 0, 0, 0 # 定义三个指针 next_multiple_of_2 = 2 next_multiple_of_3 = 3 next_multiple_of_5 = 5 for i in range(1, n): next_ugly = min(next_multiple_of_2, next_multiple_of_3, next_multiple_of_5) ugly_numbers[i] = next_ugly if next_ugly == next_multiple_of_2: index2 += 1 next_multiple_of_2 = ugly_numbers[index2] * 2 if next_ugly == next_multiple_of_3: index3 += 1 next_multiple_of_3 = ugly_numbers[index3] * 3 if next_ugly == next_multiple_of_5: index5 += 1 next_multiple_of_5 = ugly_numbers[index5] * 5 return ugly_numbers[-1] print(nth_ugly_number(10)) # 输出第10个丑数 ``` 上述代码实现了找到第\(n\)丑数的功能。它使用了三个变量存储下一个可能由2、3、5产生的丑数值,并通过比较这些候选者决定哪个是最小的新丑数。 ### 超级丑数简介 超级丑数是一个更广义的概念,指的是对于给定的一组质数集合中的任意组合所形成的数列。例如,在一组特定的质数如\[2, 7, 13, 19]\情况下,超级丑数就是能被这四个数之一完全分解的所有自然数[^2]。 #### 寻找超级丑数的方法 可以采用最小的数据结构来高效解决这个问题。基本思想是从1开始不断向中加入新的候选项直到获得所需的数量为止。每次取出顶元素作为当前最小子节点并将其与原始质数集相乘后的结果重新入队形成后续待选集合。 ---
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