剑指offer 49:丑数

本文介绍了一种高效算法,用于查找第N个只包含质因子2、3和5的丑数。通过维护三个指针并利用动态规划思想,逐步构建丑数序列,最终返回所需的第N个丑数。

丑数
编写一个程序,找出第 n 个 丑数
我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数(Ugly Number)。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。
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 是丑数。
n 不超过1690

思路:
先模拟一遍实际情况中,比如说 ,第一个数字默认的是1 ,那么第二位数字的取值 可能是
1 * 2 ,或者 1 * 3 或者 1 * 5 ,取得哪一个看这三个中哪个取值最小,这轮是 2 最小,所以2 成为列表中的索引为1
到第三个数的时候,本来按照惯例是 上一个数字的 2 分别与 2 ,3 ,5 相乘,但是 之前的上上轮的 13,15 也要比较,要把每一个没有比较的元素全部比较到,那只有参照2,3,5 对应的索引了,相当于 2,3 ,5 中的每一个元素都要与 已经存在的列表中的元素相乘,再将他们相乘的结果比较大小,2,3,5 对应的索引值是来标记 2,3,5与列表中要相乘的索引号
可能比较绕,但是自己在草稿上模拟一遍程序每个循环的过程就清楚了

以下是代码:

class Solution:
    def nthUglyNumber(self, n: int) -> int:
        ugly_num_list = [1]
        count = 1
        two_index = 0
        three_index = 0
        five_index = 0

        res = 1
        while count < n :
            count += 1
            res = min(2 * ugly_num_list[two_index], 3 * ugly_num_list[three_index], 5 * ugly_num_list[five_index])
            if res == 2 * ugly_num_list[two_index]:
                two_index += 1
            if res == 3 * ugly_num_list[three_index]:
                three_index += 1
            if res == 5 * ugly_num_list[five_index]:
                five_index += 1
            ugly_num_list.append(res)
        # print(ugly_num_list)
        return res



该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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