Ugly Number II

本文介绍了一种高效的算法来找到第N个丑数。丑数是指只包含2、3、5这三个质因数的正整数。文章详细解释了如何通过动态维护三个指针来避免重复计算,并给出了完整的Java实现代码。

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Write a program to find the n-th ugly number.

Ugly numbers are positive numbers whose prime factors only include 2, 3, 5. For example, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12 is the sequence of the first 10 ugly numbers.

Note that 1 is typically treated as an ugly number.

思路: 可以逐个判断每个整数是不是丑数,但是还不够高效。根据丑树的定义,丑数应该是另一个丑数乘以2、3或者5的结果。然后我们可以专门用一个数组来存储已有的丑数,关键是怎么把所有的丑数按照升序存在数组中,考虑一下怎么计算下一个丑数,先记录下此时数组中最大的丑数M,用当前数组中每一个丑数乘以2得到第一个比M大的数为止计为a,用当前数组中每一个丑数乘以3得到第一个比M大的数为止,计为b,每一个丑数乘以5得到第一个比M大的数为止,计为c,那么下一个按照升序排列的应该存在数组中的应该是a,b,c中最小的一个。

但是也不用每一次都用数组中的每一个丑数乘以2、3或者5,因为已有的丑数是按照顺序存在数组中的。对乘以2而言,肯定存在某一个丑数T2,排在T2之前的每一个丑数乘以2得到的结果都会小于已有的最大丑数,在它之后的每一个丑数乘以2得到的结果都会太大,我们只需记下这个丑数的位置,同时每次生成新的丑数的时候去更新这个T2,。对于乘以3和5而言,也存在同样的T3和T5.

public class Solution {
    public int nthUglyNumber(int n) {
        if(n<1) return -1;
        int[] nums=new int[n];
        int u2=0;
        int u3=0;
        int u5=0;
        nums[0]=1;
        int next=1;
        while(next<n)
        {
            int min=Math.min(Math.min(nums[u2]*2,nums[u3]*3),nums[u5]*5);
            nums[next]=min;
            while(u2<=next && nums[u2]*2<=nums[next])
            {
                u2++;
            }
              while(u3<=next && nums[u3]*3<=nums[next])
            {
                u3++;
            }
              while(u5<=next && nums[u5]*5<=nums[next])
            {
                u5++;
            }
            next++;

        }
       return nums[n-1];
    }
}
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
在计算机科学中,丑数是一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:丑数(Python)》,这份资料详细讲解了丑数问题的解题思路和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:丑数(Python)](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343) 丑数问题的核心是找出只包含质因子2、3和5的数列,并按照从小到大的顺序输出第N个丑数。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数相乘的结果中的最小值作为下一个丑数,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个丑数。 下面是一个Python函数的实现示例,它使用了动态规划的方法来找出第N个丑数: ```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] # 使用函数获取第N个丑数 print(nthUglyNumber(10)) ``` 通过上述代码,我们可以找到第N个丑数。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:丑数(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:丑数(Python)](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343)
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