765 Ugly Number

本文介绍了一种算法,用于找到由特定素数集合生成的第N个丑数。使用优先队列和集合来避免重复计算,确保效率。

Ugly Number

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题目描述

对于一给定的素数集合 S = {p1, p2, ..., pK}, 来考虑那些质因数全部属于S 的数的集合。

这个集合包括,p1, p1p2, p1p1, 和 p1p2p3 (还有其它)。这是个对于一个输入的S的丑数集合。

注意:我们不认为1 是一个丑数。

你的工作是对于输入的集合S去寻找集合中从小到大排列的第N个丑数。

longint(signed 32-bit)对于程序是足够的。

输入

第 1 行: 二个整数:K 和 N , 1<= K<=100 , 1<= N<=100,000.

第 2 行: K 个整数:集合S的元素

输出

单独的一行,写上对于输入的S的第N个丑数。

输入样例

4 19
2 3 5 7

输出样例

27

解析:

优先队列(priority_queue)和集合(set)的应用。

声明一个数值小优先级大的优先队列pq保存丑数,集合s用于判断是否生成重复的丑数。

每次取出队头元素与题目所给集合相乘,得到一组新的丑数,利用s的count()函数判断新的丑数是否与队列中已有丑数重复,不重复则进队,同时加入集合s。

循环n-1次,最后取出队列第n个丑数输出。

代码:

#include<cstdio>
#include<queue>
#include<vector>
#include<set>
#define maxn 107
#define LL long long
using namespace std;

LL a[maxn];

int main()
{
    int k,n;
    priority_queue<LL,vector<LL>,greater<LL> >pq;
    set<LL>s;
    while(~scanf("%d%d",&k,&n))
    {
        for(int i = 0;i < k;i++)
        {
            scanf("%lld",&a[i]);
            pq.push(a[i]);
        }
        for(int i = 0;i < n-1;i++)
        {
            LL x = pq.top();pq.pop();
            for(int j = 0;j < k;j++)
            {
                LL x2 = x * a[j];
                if(!s.count(x2))
                {
                    s.insert(x2);
                    pq.push(x2);
                }
            }
        }
        LL ans = pq.top();
        printf("%lld\n",ans);
        while(!pq.empty())
        {
            pq.pop();
        }
        while(!s.empty())
        {
            s.clear();
        }
    }
}

在计算机科学中,丑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(Python)》,这份资料详细讲解了丑问题的解题思路和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(Python)](https://wenku.csdn.net/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343) 丑问题的核心是找出只包含质因子2、3和5的列,并按照从小到大的顺序输出第N个丑。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相乘的结果中的最小值作为下个丑,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。 下面是个Python函的实现示例,它使用了动态规划的方法来找出第N个丑: ```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] # 使用函获取第N个丑 print(nthUglyNumber(10)) ``` 通过上述代码,我们可以找到第N个丑。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(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(Python)](https://wenku.csdn.net/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343)
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