400. Nth Digit

本文介绍了一种算法,用于找到无限整数序列1,2,3,...中的第N位数字。通过构建数字范围和使用偏移量,有效地解决了问题。

Find the nth digit of the infinite integer sequence 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, ...

Note:
n is positive and will fit within the range of a 32-bit signed integer (n < 231).

Example 1:

Input:
3

Output:
3

Example 2:

Input:
11

Output:
0

Explanation:
The 11th digit of the sequence 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, ... is a 0, which is part of the number 10.

这一题题意是,给一个整数n,寻找1,2,3,....上的第n个数字。这里的数字是指单个数字,我们称为小数字,如10是包括1和0,122是1和2和2。

我们把10,20这些数字称为大数字,以区分小数字


我的思路是

对于不同位数的大数字,寻找它的小数字范围

如1~9,一位,最后一个数字9是第9个小数字

10~99,两位,最后一个数字9是第189个小数字,可以通过 9 + (99-10+1)*2计算得到

100~999,三位,最后一个数字9是第2889个小数字,可以通过 189 + (999-100+1)*3得到

。。。。。。。

我们用一个数组v保存,v[k]表示k位大数字数的最后一个数字是第几个小数字,如v[3] = 2889, v[2] = 189


我们计算好不同位数所占有的范围之后,我们就可以看看,n在哪一个范围之内

知道范围之后,我们可以计算,第n个小数字,具体在哪一个大数字之中

我们计算 digit = (n- v[k-1]+1) / k + 10^(k-1)

digit就是第n个小数字所在的大数字


再计算 offset = (n-v[k-1]-1)%k

offset就是第n个小数字在它所在的大数字当中,位于第几个

最后,找到该处的数字即可


如此一来,我们便可以写出我们得到代码


int findNthDigit(int n) 
{
        if (n < 10) return n;

        vector<long long> v{0, 9};
        long long i = 10, j = 99, c = 2;                  //得到范围
        while (j < 1000000000){
            v.push_back((j-i+1)*c + v[c-1]);
            i *= 10;
            j += i*9;
           c++;
         }
    
          int k = 1;
          while (n > v[k]) k++;                //找到位于哪一位大数字中


        int digit = (n-v[k-1]-1)/k + pow(10, k-1);
        int offset = (n-v[k-1]-1)%k;
        string s = to_string(digit);       //digit转成string,则string[offset]就是我们所要找的数字
        return s[offset]-'0';
}






复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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