丑数

题目描述

把只包含因子2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14不是,因为它包含因子7。 习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第N个丑数。
代码:(超时)
int GetUglyNumber_Solution(int index) {
        if(index <= 0) return -1;
        int i = 0;
        int num = 0;
        int ans = 0;
        while(i < index)
        {
            num = ans+1;
            ans = num;
            while(num)
            {
                if(num%2 == 0)
                    num /= 2;
                else if(num%3 == 0)
                    num /= 3;
                else if(num%5 == 0)
                    num /= 5;
                else
                    break;
            }
            if(num == 1)
                i++;
        }
        return ans;
    }

正确的代码:

    int GetUglyNumber_Solution(int index) {
         if(index < 7)return index;
        vector<int> vec(index+5);
        vec[1] = 1;
        int t2 = 1, t3 = 1, t5 = 1;
        for(int i = 2; i <= index; i++)
        {
            vec[i] = min( vec[t2]*2, min(vec[t3]*3,vec[t5]*5) );
            if(vec[i] == vec[t2]*2) t2++;
            if(vec[i] == vec[t3]*3) t3++;
            if(vec[i] == vec[t5]*5) t5++;
        }
        return vec[index];
    }

思路:从后向前推理:每一个丑数都是有2,3,5,乘以一个丑数产生。

根据这个思路求出第n个丑数

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Lune-Qiu/p/9159416.html

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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