136 - Ugly Numbers

博客围绕丑数展开,但具体内容缺失。丑数在信息技术领域可能涉及算法等方面的研究,如判断丑数、生成丑数序列等相关算法问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <set>
using namespace std;

typedef long long LL;
const int coeff[3] = {2, 3, 5};

int main()
{
    priority_queue<LL, vector<LL>, greater<LL> > pq;
    set<LL> s;
    pq.push(1);
    s.insert(1);
    for(int i = 1; ; i++)
    {
        LL x = pq.top(); pq.pop();
        if(i == 1500)
        {
            cout << "The 1500'th ugly number is " << x << ".\n";
            break;
        }
        for(int j = 0; j < 3; j++)
        {
            LL x2 = x*coeff[j];
            if(!s.count(x2))
            {
                s.insert(x2);
                pq.push(x2);
            }
        }
    }
    return 0;
}

 

在计算机科学中,丑数是一个非常有趣的算法问题,它能够帮助我们练习和理解动态规划和最小堆等概念。推荐你阅读《剑指Offer:丑数(Python)》,这份资料详细讲解了丑数问题的解题思路和Python实现方法,非常适合希望提升算法能力的读者。 参考资源链接:[剑指Offer:丑数(Python)](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343) 丑数问题的核心是找出只包含质因子2、3和5的数列,并按照从小到大的顺序输出第N个丑数。我们可以通过动态规划的方法来解决这个问题。动态规划方法的核心在于维护三个指针,分别代表乘以2、乘以3和乘以5时的索引,然后每次取这三个指针指向的值与当前最大丑数相乘的结果中的最小值作为下一个丑数,同时更新对应的索引指针。这种方法避免了重复计算,可以有效地求解出第N个丑数。 下面是一个Python函数的实现示例,它使用了动态规划的方法来找出第N个丑数: ```python def nthUglyNumber(n): if n <= 0: return 0 ugly_numbers = [1] * n index2, index3, index5 = 0, 0, 0 for i in range(1, n): next_ugly = min(ugly_numbers[index2] * 2, ugly_numbers[index3] * 3, ugly_numbers[index5] * 5) ugly_numbers[i] = next_ugly if next_ugly == ugly_numbers[index2] * 2: index2 += 1 if next_ugly == ugly_numbers[index3] * 3: index3 += 1 if next_ugly == ugly_numbers[index5] * 5: index5 += 1 return ugly_numbers[-1] # 使用函数获取第N个丑数 print(nthUglyNumber(10)) ``` 通过上述代码,我们可以找到第N个丑数。在学习过程中,如果遇到更多与动态规划、算法设计和优化相关的问题,建议继续查阅《剑指Offer:丑数(Python)》,这不仅会帮助你巩固当前的知识点,还能拓展你的算法视野,让你在技术学习的道路上更加深入。 参考资源链接:[剑指Offer:丑数(Python)](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343)
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