丑数

题目:
我们把只包含质因子2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14不是,因为它包含质因子7。 习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第N个丑数。

思路:
首先从丑数的定义我们知道,一个丑数的因子只有2,3,5,那么丑数p = 2 ^ x * 3 ^ y * 5 ^ z,我们发现一个丑数一定由另一个丑数乘以2或者乘以3或者乘以5得到,那么我们从1开始乘以2,3,5,就得到2,3,5三个丑数,再从这三个丑数出发乘以2,3,5就得到4,6,10,6,9,15,10,15,25九个丑数,但是这种方法会得到重复的丑数,去掉重复后,就能得到第N个丑数。

分析:
我们可以维护一个丑数数组和三个队列:
(1)丑数数组: 1
乘以2的队列:2
乘以3的队列:3
乘以5的队列:5
选择三个队列头最小的数2加入丑数数组,同时用它乘以2,3,5放入三个队列,并把最小的数2出队;
(2)丑数数组:1,2
乘以2的队列:4
乘以3的队列:3,6
乘以5的队列:5,10
选择三个队列头最小的数3加入丑数数组,同时用3乘以2,3,5放入三个队列,并将3出队;
(3)丑数数组:1,2,3
乘以2的队列:4,6
乘以3的队列:6,9
乘以5的队列:5,10,15
选择三个队列头里最小的数4加入丑数数组,同时用4乘以2,3,5放入三个队列,将4出队;
(4)丑数数组:1,2,3,4
乘以2的队列:6,8
乘以3的队列:6,9,12
乘以5的队列:5,10,15,20
选择三个队列头里最小的数5加入丑数数组,同时用5乘以2,3,5放入三个队列,将5出队;
(5)丑数数组:1,2,3,4,5
乘以2的队列:6,8,10,
乘以3的队列:6,9,12,15
乘以5的队列:10,15,20,25
选择三个队列头里最小的数6加入丑数数组,但我们发现,有两个队列头都为6,所以我们弹出两个队列头,同时将12,18,30放入三个队列;

疑问:
1.为什么分三个队列?
丑数数组里的数一定是有序的,因为我们是从丑数数组里的数乘以2,3,5选出的最小数。对于三个队列内部,按先后顺序乘以2,3,5分别放入,所以同一个队列内部也是有序的;
2.为什么比较三个队列头部最小的数放入丑数数组?
因为三个队列都是单调增的,所以取出三个头中最小的,等同于找到了三个队列所有数中最小的。

实现思路:
没有必要维护三个队列,只需要记录三个指针显示到达哪一步;“|”表示指针,arr表示丑数数组;
(1)1
|2
|3
|5
目前指针指向0,0,0,队列头arr[0] * 2 = 2, arr[0] * 3 = 3, arr[0] * 5 = 5
(2)1 2
2 |4
|3 6
|5 10
目前指针指向1,0,0,队列头arr[1] * 2 = 4, arr[0] * 3 = 3, arr[0] * 5 = 5
(3)1 2 3
2| 4 6
3 |6 9
|5 10 15
目前指针指向1,1,0,队列头arr[1] * 2 = 4, arr[1] * 3 = 6, arr[0] * 5 = 5
… …

代码实现:

class Solution {
public:
    int myMin(int a,int b,int c)//求最小值
    {
        int min;
        if(a < b && a < c)
            min = a;
        else if(b < c)
            min = b;
        else
            min = c;
        return min;
    }
    //求从小到大的第N个丑数
    int GetUglyNumber_Solution(int index) {
    	//1~6 都是丑数
        if(index < 7) return index;   
        //p2指向乘以2的队列,p3指向乘以3的队列,p5指向乘以5的队列
        //newNum保存每次新出现的的丑数,即能从三个队列中得到的最小的数 
        int p2 = 0, p3 = 0, p5 = 0, newNum = 1;
        vector<int> arr;//丑数数组
        arr.push_back(newNum);//1是第一个丑数
        while(arr.size() < index)
        {
        	//从三个队头中选出最小的数
            newNum = myMin(arr[p2]*2, arr[p3]*3, arr[p5]*5);
            //下标后移,可看做出队操作
            if(arr[p2]*2 == newNum)p2++;
            if(arr[p3]*3 == newNum)p3++;
            if(arr[p5]*5 == newNum)p5++;
            arr.push_back(newNum);
        }
        return newNum;
    }
};

算法并不是自己想出来的,这里加深一下记忆同时便于回顾,侵删。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于C++中丑数算法实现的问题。首先,我得理解什么是丑数。根据用户提供的引用内容,丑数是只包含质因子2、3和5的数,比如1, 2, 3, 4, 5, 6, 8等,而7、14则不是,因为它们有质因子7。用户还给出了几个不同的实现方法,我需要结合这些引用来整理出一个清晰的回答。 首先,我需要确认用户的需求。用户可能想要一个高效的算法来生成第n个丑数,或者判断一个数是否是丑数。根据引用中的不同代码示例,比如直接判断每个数的质因子,或者使用动态规划的方法生成丑数,我需要比较这些方法的优劣,并给出建议。 引用[2]中的代码似乎是通过遍历每个可能的因子来判断是否是丑数,但这种方法可能效率不高,尤其是当数较大时。而引用[3]和[4]提到的动态规划方法,利用已有的丑数生成后续的丑数,这种方法更高效,时间复杂度为O(n),适合生成较大的丑数。例如,剑指Offer中的题目应该采用这种方法。 接下来,我需要将这些方法整理成步骤,用中文解释清楚。例如,动态规划方法维护三个指针(或索引),分别对应乘以2、3、5的位置,每次选择最小的结果作为下一个丑数,并更新相应的指针。这种方法避免了对每个数进行质因子分解,从而提高了效率。 另外,用户可能还关心如何判断一个数是否是丑数。这时候需要不断除以2、3、5,直到无法整除,然后判断结果是否为1。如果是,则为丑数,否则不是。引用[2]中的代码可能在这方面有涉及,但需要检查是否有错误。比如,用户提供的代码中的循环条件可能需要调整,比如在判断因子时是否正确排除了其他质因子。 需要注意引用中的代码可能存在错误或不够优化的情况。例如,引用[2]中的循环可能没有正确处理所有情况,导致错误判断。因此,在回答中需要指出正确的方法,并给出示例代码。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能进一步想知道的内容,比如动态规划方法的原理、时间复杂度分析,或者如何优化判断丑数的过程。这些问题可以帮助用户更深入地理解丑数的实现和应用。 总结步骤: 1. 定义丑数的概念,确保准确无误。 2. 介绍判断一个数是否为丑数的方法,给出正确代码示例。 3. 详细解释动态规划方法生成第n个丑数的步骤,包括指针的使用和更新。 4. 对比不同方法的优缺点,指出动态规划的高效性。 5. 根据引用资料中的代码示例,指出可能的错误或优化点。 6. 生成相关问题,引导用户进一步学习。</think>### C++实现丑数算法详解 #### 一、丑数的定义 丑数(Ugly Number)是**只包含质因子2、3、5的正整数**,例如$1,2,3,4,5,6,8,9,10$,但$7,14$不是丑数(包含质因子7)[^4]。 --- #### 二、判断单个数字是否为丑数 **算法步骤**: 1. 若输入数$n \leq 0$,直接返回`false` 2. 循环除以2,直到无法整除 3. 循环除以3,直到无法整除 4. 循环除以5,直到无法整除 5. 若最终结果为1,则是丑数,否则不是 **C++代码示例**: ```cpp bool isUgly(int n) { if (n <= 0) return false; while (n % 2 == 0) n /= 2; while (n % 3 == 0) n /= 3; while (n % 5 == 0) n /= 5; return n == 1; } ``` --- #### 三、生成第n个丑数(动态规划法) **算法核心**:利用已有丑数生成新的丑数,避免重复计算[^3] **步骤**: 1. 初始化数组`dp`,`dp[0]=1` 2. 定义三个指针`p2,p3,p5`,初始指向0 3. 计算三个候选值:`dp[p2]*2`, `dp[p3]*3`, `dp[p5]*5` 4. 选择最小值作为新丑数,并移动对应指针 5. 重复直到生成第n个丑数 **时间复杂度**:$O(n)$ **C++代码示例**: ```cpp int nthUglyNumber(int n) { vector<int> dp(n, 1); int p2 = 0, p3 = 0, p5 = 0; for (int i = 1; i < n; ++i) { int next2 = dp[p2] * 2, next3 = dp[p3] * 3, next5 = dp[p5] * 5; dp[i] = min(next2, min(next3, next5)); if (dp[i] == next2) p2++; if (dp[i] == next3) p3++; if (dp[i] == next5) p5++; } return dp[n-1]; } ``` --- #### 四、性能对比 | 方法 | 时间复杂度 | 适用场景 | |----------------|-------------|------------------| | 直接判断法 | $O(\log n)$ | 单次判断 | | 动态规划法 | $O(n)$ | 生成序列 | ---
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