leetcode 440. 字典序的第K小数字(字节高频面试) dfs

还是要面向样例编程。。。
网上有很多比较好的思路,这是比较复杂但也是可以自己想出来的思路

给定整数 n 和 k,找到 1 到 n 中字典序第 k 小的数字。

注意:1 ≤ k ≤ n ≤ 10910^9109

示例 :

输入:
n: 13 k: 2

输出:
10

解释:
字典序的排列是 [1, 10, 11, 12, 13, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],所以第二小的数字是 10。

思路:


# 建立一个十叉树,然后去寻找第k小字典序的数字
# 怎么找呢
# 肯定是从节点1处开始遍历,如果从上到下遍历一遍的话,肯定会超时,那么我们需要判断k在不在这个根节点下,省的做无用功
# 如何判断呢
# 需要查找每个节点下的个数,比如判断1节点下的个数是否大于等于k,
# 如果小于,那么就k-=(1节点下的个数),然后去找2节点,
# 同样的,如果1节点下的个数大于等于k,就去找子节点,也是同样的道理。
# 查找时肯定不能暴力递归查找,应该遵从规律性,从层数出发,
# 比如查找1时,上面的层数是满十叉树,但是下面的肯定会被n截断,
# 比如n=102,那么对应的是1(第一层),10,11,。。19(第二层)100,101,102(第三层)到1这里被截断了,
#对每个节点处理时,可以分为三种情况,
# 未被截断,在数字内部被截断(比如上个例子中就是在1包括10的内部节点被截断的),以及已经被前面的数字截断,那么层数直接-1即可。
#具体看代码

class Solution:

    def dfs(self,p: int, n: int, k: int, n_num: int) -> int:
        if k == 1:
            return p
        p_num = int(0)
        temp =int( p) #当前节点在第几层
        while temp > 0:
            temp =int(temp/ 10)
            p_num += 1
        c =int( n_num - p_num)  # 判断还有几层
        # 判断是否被截断
        temp = int((p+1) * pow(10,c)-1) # 以p为前缀的最大的数字
        su = int(1)  # 当前节点的子节点数(包括自身)
        d=0
        if temp > n and n>=p*pow(10,c):  # 在中间被截断
            d=1
            su += n - p * pow(10,c) + 1  # 最后一层的个数
        if n<p*pow(10,c):#已经被前面的数字截断
            d=1
            su+=0
            #c -= 1
        if d==1:#被截断层数减一
            c-=1
        now = int(1)
        for i in range(c):
            now *= 10
            su += now#加上每一层的子节点数
        if k > su:  # 往右走
            k -= su
            return self.dfs(p + 1, n, k, n_num)
        else:  # 往下走
            k -= 1
            return self.dfs(p * 10, n, k, n_num)

    def findKthNumber(self, n: int, k: int) -> int:
        n_num = int(0)  # 判断到此几层
        temp = int(n)
        while temp > 0:
            temp =int(temp/10)
            n_num += 1
        return self.dfs(1, n, k, n_num)  # 开始从1查找




Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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