leetcode 440第k个字典序的数字【1】

本文解析了LeetCode第440题“字典序第k个数字”的解决方案,探讨了两种主要思路:深度搜索和十叉树遍历。深度搜索虽直观但可能超时,十叉树遍历则通过计算子节点数量高效定位目标数字。

440第k个字典序的数字 https://leetcode-cn.com/problems/k-th-smallest-in-lexicographical-order/

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 ≤ 109。

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1:使用深度搜索,优势是可以输出序列,缺点是超时!!!

class Solution {
	public:
		int icount=0;
		int res;
		bool isstop=false;
		int findKthNumber(int n, int k) {
			dfs(0,n,k);
			return res;

		}
		void dfs(int up,int n,int k) {
			//if(isstop) return;
			for(int i=0; i<10; i++) {
				if(isstop) return;
				int num=up*10+i;
				if(num==0) continue;//打补丁
				//cout<<num<<endl;
				if(num<=n) {
					icount++;
					if(icount==k) {
						res=num;
						isstop=true;
						return;
					}
					dfs(num,n,k);
				}
			}
		}
};

思路2:其实这是一个"十叉树",如下图:

1)每个节点的子节点可以有:10个,比如节点1的子节点可以是10~19、节点2的字节的可以是20~29、。。。

但是由于n大小的限制,构成的并不是一个"满十叉树"。

2)分析题目中给的例子可以知道,数字1的子节点有4个(10,11,12,13),而后面的数字2到9都没有子节点,

那么这道题实际上就变成了一个先序遍历十叉树的问题。

3)那么,难点就变成了 计算出同一层两个相邻的节点的子节点的个数,也就是代码中的steps

  3.1)当前节点为 curr  (从curr = 1 开始),则同一层的下一个节点为 curr+1;

  3.2)计算节点 curr到节点curr+1之间的子节点个数steps

     3.2.1)如果子节点个数 大于 k,说明第k小的树一定在子节点中,

              继续向下一层寻找:curr *=10;

              k -= 1;(原因:向下一层寻找,肯定要减少前面的父节点,即 在上一层中的第k个数,在下一层中是第k-1个数)

     3.2.2)如果子节点个数 小于或者等于 k,说明第k小的树不在子节点中,

              继续向同一层下一个节点寻找:curr +=1;

              k -= steps;(原因:向下一层寻找,肯定要减少前面的所有的字节点)

   以此类推,直到k为0推出循环,此时cur即为所求。

class Solution {
public:
    int findKthNumber(int n, int k) {
        int cur = 1;
        --k;
        while (k > 0) {
            long long step = 0, first = cur, last = cur + 1;
            while (first <= n) {
                step += min((long long)n + 1, last) - first;
                first *= 10;
                last *= 10;
            }
            if (step <= k) {
                ++cur;
                k -= step;
            } else {
                cur *= 10;
                --k; 
            }
        }
        return cur;
    }
};


 

<think>首先,用户查询是关于“1-2字典序问题”的解决方案及相关知识。但我需要回想一下上下文。用户之前的消息提供了几个引用,是关于字典序问题的,但我应该聚焦在用户当前的需求上。 用户说:“我想查找关于1 - 2字典序问题的相关信息 请问1 - 2字典序问题的解决方案及相关知识”。这里的“1-2字典序问题”可能是个特定的问题名称。在提供的引用中,我没有直接看到“1-2字典序问题”这个词组。让我检查引用: - 引用[1]:提到字典序问题在字符串比较和序中的应用,但没有具体“1-2”。 - 引用[2]:描述字典序列的基本方法,包括全列和比较。 - 引用[3]:讨论字典序最大最小,涉及合数组以得到最大字典序组合。 - 引用[4]:关于字典序最小回文串。 - 引用[5]:关于LeetCode440字典序的第K小数字。 用户特别提到“1-2字典序问题”,但这在引用中没有明确出现。可能“1-2”指的是某种特定问题编号或概念?在引用[1]中,有结构化内容如“1. 字典序问题概念与应用场景”和“1.1 字典序问题简介”,所以或许“1-2”意味着第1章或第1节中的第2点?引用[1]说:“1.1 字典序问题简介”,所以1.1是第一点,用户说“1-2”可能意味着1.2或类似。 在引用[1]中,有“1.1 字典序问题简介”,但没有提到后续的1.2。用户说“1 - 2”,可能暗示1.2。但引用文本中没有明确列出1.2的内容。引用[1]以“[^1]”结尾,可能是不完整的。 我应该基于知识库来回答。根据系统指令,我需要参考用户上一次的问题和我的回答。但在这个对话中,这是第一个用户消息,所以我应该基于提供的引用。 用户说:“上述引用仅供参考,不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。”但在这个对话中,这是我的第一次回应,用户没有“上一次的问题”,因为这是初始查询。用户之前有系统指令,但用户消息是新的。 回顾对话历史: - 系统指令:定义了格式规则。 - 然后用户提供了引用和查询。 在用户消息中,用户说:“参考站内引用:引用[1]...引用[5]...上述引用仅供参考...我想查找关于1 - 2字典序问题的相关信息” 所以,我需要从引用中提取关于字典序问题的信息,特别是如果“1-2”指的是某个部分。 从引用[1]:“1. 字典序问题概念与应用场景” 和 “1.1 字典序问题简介”。用户说“1-2”,可能意味着1.2或类似。假设“1-2”指的是第1章第2节,但在引用中,只有1.1被提到,结尾有“[^1]”,可能表示更多内容但不完整。 引用[3]中有“2.3 字典序列在数学中的应用”,所以可能引用编号不一致。 最佳做法是忽略“1-2”的字面意思,因为用户可能误输入或指代部分,而专注于通用字典序问题解决方案。 用户查询是:“请问1 - 2字典序问题的解决方案及相关知识”,所以我应该提供字典序问题的通用知识,尽可能具体。 从引用中: - 字典序问题涉及字符串比较、序、全列等。 - 解决方案包括使用C++标准库(引用[1])、递归回溯(引用[1])、合数组以获得最大字典序(引用[3])、处理回文串(引用[4])、找到第K小字典序数字(引用[5])。 具体到“1-2字典序问题”,如果它指的是LeetCode之类的问题,但没有直接匹配。用户提到“1-2”,可能在引用[5]中,LeetCode 440是关于字典序的第K小数字,但它不是“1-2”。 或许“1-2”指的是问题编号或算法类型。我需要假设用户的意思是通用字典序概念。 在我的回答中,我必须遵循系统指令: - 使用$...$ for inline math。 - $$...$$ for standalone formulas. - 正确 LaTeX 语法。 - 用中文回答。 - 在最后生成相关问题。 - 在引用的地方自然地添加引用标识。 结构化回答: 1. 澄清“1-2字典序问题”是什么。由于不确定,可以定义为字典序问题的具体方面或通用概念。 2. 提供解决方案:从引用中提取。 - 例如,从引用[1]:使用序算法、处理边界。 - 从引用[3]:合数组以得到最大字典序的代码。 - 从引用[5]:找到第K小字典序数字的算法。 3. 相关知识:字典序定义和应用。 4. 添加引用标识。 5. 在最后生成相关问题。 定义字典序字典序就像字母在字典中的顺序,比较字符串或序列。 例如,对于数字,序列的字典序顺序。 Math: 对于两个字符串,$s$ 和 $t$,比较字符逐个,直到找到不同。 在代码中,常见于序算法。 对于“1-2字典序问题”,或许用户指的是一个具体问题,但我将把它作为通用术语处理。 回答结构: - Introduction: 解释字典序问题。 - 解决方案:描述方法,包括算法和代码示例(如果适用)。 - 应用场景。 - 相关问题生成。 使用引用:在回答中,当提到特定点时,添加引用标识,如 [^1]、[^2] 等。 例如,对于字符串比较,引用[1]。 对于合数组,引用[3]。 最后,生成3-5个相关问题。 确保回答清晰,逐步解决问题。 </think>### 1-2字典序问题的解决方案及相关知识 用户查询的“1-2字典序问题”可能指代字典序问题中的一个具体子类或阶段(例如,在某些教材或课程中,它可能表示第1章第2节的核心内容)。基于您提供的引用内容,我将“1-2字典序问题”解释为字典序问题的基础概念、解决方案以及实际应用,重点关注数据处理、序算法和效率优化。以下是结构化解答,结合引用中的关键点。 #### 1. 字典序问题概念简介 字典序(Lexicographic Order)是一种基于字符或元素逐个比较的序规则,类似于字典中单词的列顺序。例如,对于两个字符串 $s$ 和 $t$,我们从左到右比较字符:如果 $s[i] > t[i]$(在某个位置 $i$),则 $s$ 在字典序中大于 $t$;如果相等,则继续比较下一个位置。数学上,这可以表示为: $$ s > t \quad \text{当存在} \quad i \quad \text{使得} \quad \forall j < i, s[j] = t[j] \quad \text{且} \quad s[i] > t[i] $$ 字典序问题常见于字符串处理、全列生成、数字序列比较等场景。例如,在引用[1]中,它被描述为计算机算法设计与分析的核心问题,涉及序算法的选择和优化策略[^1]。引用[2]则强调字典序列在数学中的应用,如生成所有可能的列序列[^2]。“1-2”部分可能特指问题定义或基础方法阶段(如第1章第2节),但基于引用内容,我将核心聚焦于解决方案。 #### 2. 解决方案方法与算法实现 解决字典序问题常用的方法包括序算法、递归回溯、贪心策略和边界处理。以下是关键解决方案,结合引用中的代码和原理: - **基础方法:序与比较算法** 字典序问题通常通过标准序算法实现,如快速序或归序,但需自定义比较器以符合字典序规则。例如,在C++标准库中,可以使用`std::sort`配合自定义比较函数来处理字符串数组的字典序序。时间复杂度为 $O(n \log n)$,其中 $n$ 是元素数量[^1]。 在Java或类似语言中,合两个数组以生成最大字典序序列是一种常见策略(如引用[3])。核心是比较函数,通过跳过相同元素,找到第一个不同位置进行决策: ```java // 比较两个数组从指定位置开始的字典序大小(引用[3]) private boolean greater(int[] nums1, int i, int[] nums2, int j) { while (i < nums1.length && j < nums2.length && nums1[i] == nums2[j]) { i++; j++; // 跳过相同值 } return j == nums2.length || (i < nums1.length && nums1[i] > nums2[j]); } // 合数组以生成最大字典序组合(引用[3]) private int[] merge(int[] nums1, int[] nums2) { int[] result = new int[nums1.length + nums2.length]; int i = 0, j = 0, k = 0; while (i < nums1.length || j < nums2.length) { if (greater(nums1, i, nums2, j)) { result[k++] = nums1[i++]; } else { result[k++] = nums2[j++]; } } return result; } ``` 该方法的时间复杂度为 $O(m + n)$,其中 $m$ 和 $n$ 是两个数组的长度。空间复杂度为 $O(m + n)$,适用于高效生成序列[^3]。 - **全列生成与递归回溯** 对于需要生成所有字典序列的问题(如引用[2]),可以使用递归或迭代方法。递归回溯是常见手法:先生成全列,然后序得到字典序序列。例如,生成数字集$\{1,2\}$的全列: - 列:$(1,2)$ 和 $(2,1)$ - 字典序序后:$(1,2) < (2,1)$ 代码实现(Python示例): ```python def generate_permutations(elements): if len(elements) <= 1: return [elements] perms = [] for i in range(len(elements)): rest = elements[:i] + elements[i+1:] for p in generate_permutations(rest): perms.append([elements[i]] + p) return sorted(perms) # 字典序序 ``` 时间复杂度为 $O(n!)$,适用于小规模问题。优化策略包括使用堆算法或迭代方法减少空间开销[^2]。 - **特定问题优化:如第K小字典序数字** 在引用[5]中,LeetCode440展示了高效找到第K小字典序数字的算法。核心是前缀树遍历:从最小前缀开始(如$prefix=1$),计算当前前缀下的数字个数,通过计数器调整搜索路径: ```java class Solution { public int findKthNumber(int n, int k) { int prefix = 1; k--; // 调整计数器 while (k > 0) { int count = count(prefix, n); if (count <= k) { k -= count; // 移动到下一个前缀 prefix++; } else { k--; // 深入当前前缀 prefix *= 10; } } return prefix; } private int count(int prefix, int n) { long cur = prefix; long next = cur + 1; int count = 0; while (cur <= n) { count += Math.min(n + 1, next) - cur; cur *= 10; next *= 10; } return count; } } ``` 时间复杂度为 $O(\log_{10} n)$,空间复杂度为 $O(1)$,利用了数字特性的贪心策略[^5]。 - **边界条件与错误处理** 字典序问题需处理边界,如空字符串、相同元素序列或越界情况。例如,在回文串问题中(引用[4]),目标是修改最少字符以得到字典序最小回文:通过双指针比较调整字符。 ```java // 示例:字典序最小回文串(引用[4]) public String makePalindrome(String s) { char[] chars = s.toCharArray(); int left = 0, right = chars.length - 1; while (left < right) { if (chars[left] != chars[right]) { chars[left] = chars[right] = (char) Math.min(chars[left], chars[right]); // 取较小字符 } left++; right--; } return new String(chars); } ``` 时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(n)$[^4]。 #### 3. 效率分析与优化策略 字典序问题的性能取决于算法选择: - **时间复杂度**:从 $O(n \log n)$(序)到 $O(n!)$(全列),优化后可达 $O(\log n)$(如引用[5])。 - **空间复杂度**:通常 $O(n)$,递归方法可能较高。 优化策略包括: - 使用贪心算法避免全列生成(如引用[3]和[5])。 - 借助数据结构(如Trie树)加速字符串比较。 - 处理边界以减少错误(引用[1]强调边界条件处理)[^1][^3]。 #### 4. 应用场景 - **字符串序**:文件名列表或字典单词序(引用[1])。 - **组合数学**:生成字典序列用于密码学或游戏设计(引用[2])。 - **算法竞赛**:如LeetCode问题(引用[3][4][5]),涉及数组合、回文串和第K小元素。 - **实际开发**:数据库索引优化或版本控制系统中序列比较[^1][^5]。 #### 总结 “1-2字典序问题”核心在于理解字典序规则,通过序、递归或贪心策略实现高效解决方案。算法效率可通过定制比较函数和优化边界处理提升。实践中,建议使用现有库函数(如C++ STL或Java Collections)作为起点[^1]。
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