LeetCode:264. Ugly Number II - Python

本文介绍了一种使用动态规划方法求解第N个丑数的算法,丑数定义为仅包含质因数2、3、5的正整数。通过维护一系列丑数,并利用三个指针分别记录乘以2、3、5后的下一个可能的丑数,从而高效地找到目标丑数。

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问题描述:

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. 1 是丑数。
  2. n 不超过1690。

问题分析:

(1)这个可以考虑动态规划的思想,要求第n个丑数,思考一下,第n个丑数是怎么来的?它一定是在第n个丑数之前的n-1个丑数中的一个,乘以235得来的。现在的问题就是,如何从前n-1个丑数中选出那个丑数来,然后又如何确定是乘以2那,还是3 或者是5那?
(2)解决办法,用一个ugly[i]表示第i+1个丑数,维护一系列丑数。
(3)用变量i2记录在ugly[]中出现的第一个丑数,且,这个丑数乘以2 大于ugly[]最后一个丑数。 此时,很显然ugly[i2] * 2就是下一个丑数的备选值,同理选出ugly[i3] * 3ugly[i5] * 5,然后从这三个值里面选择最小的作为下一个丑数。以此类推,直到选出n个来。

Python3实现:

class Solution:
    def nthUglyNumber(self, n):
        ugly = [1]
        i2 = i3 = i5 = 0
        while len(ugly) < n:
            while ugly[i2] * 2 <= ugly[-1]:
                i2 += 1
            while ugly[i3] * 3 <= ugly[-1]:
                i3 += 1
            while ugly[i5] * 5 <= ugly[-1]:
                i5 += 1
            ugly.append(min(ugly[i2] * 2, ugly[i3] * 3, ugly[i5] * 5))
        return ugly[-1]


if __name__ == '__main__':
    solu = Solution()
    n = 7
    print(solu.nthUglyNumber(n))

声明: 总结学习,有问题可以批评指正,大神可以略过哦
题目连接:leetcode-cn.com/problems/ugly-number-ii/description/
参考连接:leetcode.com/problems/ugly-number-ii/discuss/69373/Short-and-O(n)-Python-and-C%2B%2B

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