【力扣】1492. n 的第 k 个因子【思路详解】

寻找第k个因子

给你两个正整数 n 和 k 。

如果正整数 i 满足 n % i == 0 ,那么我们就说正整数 i 是整数 n 的因子。

考虑整数 n 的所有因子,将它们 升序排列 。请你返回第 k 个因子。如果 n 的因子数少于 k ,请你返回 -1 。

示例 1:

输入:n = 12, k = 3
输出:3
解释:因子列表包括 [1, 2, 3, 4, 6, 12],第 3 个因子是 3 。
示例 2:

输入:n = 7, k = 2
输出:7
解释:因子列表包括 [1, 7] ,第 2 个因子是 7 。
示例 3:

输入:n = 4, k = 4
输出:-1
解释:因子列表包括 [1, 2, 4] ,只有 3 个因子,所以我们应该返回 -1 。
示例 4:

输入:n = 1, k = 1
输出:1
解释:因子列表包括 [1] ,第 1 个因子为 1 。
示例 5:

输入:n = 1000, k = 3
输出:4
解释:因子列表包括 [1, 2, 4, 5, 8, 10, 20, 25, 40, 50, 100, 125, 200, 250, 500, 1000] 。
 

提示:

1 <= k <= n <= 1000

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/the-kth-factor-of-n
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

【详解】

1.定义一个计数器q,初始化0

2.枚举所有范围[1,n]的数,在这里面

3.一旦满足n%m==0,计数器加一

4.当计数器等于k,表示找到第k个因子,直接返回

5.一直没找到,无,返回-1

class Solution {
public:
    int kthFactor(int n, int k) {
        int m,q=0;
        for(m=1;m<=n;m++)
        {
            if(n%m==0)
            {
                q++;
                if(q==k)
                    return m;    
            }
        }
            return -1;
    }
};

### 解题思路 LeetCode 2090 题目要求计算一个数组中每个元素的半径为 `k` 的子数组的平均值。如果某个元素的位置 `i` 满足其左右各有 `k` 个元素,即从 `i-k` 到 `i+k` 的子数组存在,则计算该子数组的平均值;否则结果为 `-1`。 为了高效地解决这个问题,可以使用 **滑动窗口** 技术。通过维护一个滑动窗口的和,可以在 `O(n)` 时间复杂度内完成计算。 #### 关键点 - 初始化窗口的大小为 `2*k + 1`,如果数组长度小于这个值,则某些位置无法形成完整的子数组。 - 首先计算初始窗口的总和,然后逐个移动窗口,并更新总和(减去退出窗口的元素,加上进入窗口的元素)。 - 对于无法形成完整窗口的位置,直接标记为 `-1`。 --- ### C++ 实现代码 ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: vector<int> getAverages(vector<int>& nums, int k) { long long n = nums.size(); long long windowSize = 2 * k + 1; vector<int> avg(n, -1); if (windowSize > n) return avg; // 如果窗口比数组还大,全部返回-1 long long sum = 0; for (int i = 0; i < windowSize; ++i) { sum += nums[i]; } avg[k] = sum / windowSize; // 第一个窗口的平均值 for (int i = windowSize; i < n; ++i) { sum += nums[i] - nums[i - windowSize]; // 滑动窗口更新 avg[i - k] = sum / windowSize; // 计算当前窗口的平均值 } return avg; } }; ``` --- ### 示例说明 假设输入如下: ```cpp vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; int k = 3; ``` 输出将是: ```cpp {-1, -1, -1, 4, 5, 6, -1, -1, -1} ``` 其中只有中间部分能够形成完整的窗口,其他位置由于缺少足够的元素而返回 `-1`。 --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:`O(n)`,其中 `n` 是数组的长度。整个算法只遍历数组一次。 - **空间复杂度**:`O(n)`,用于存储最终的结果数组。 --- ### 性能优化建议 - 使用 `long long` 类型确保累加过程中不会溢出。 - 提前处理窗口大小大于数组长度的情况,避免无效计算。 ---
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