丑数

终于还是踏上了算法这条不归路,记录一下做题的历程


丑数

给你一个整数 n ,请你判断 n 是否为 丑数 。如果是,返回 true ;否则,返回 false 。
丑数就是只包含质因数 2、3 和/或 5 的正整数。

示例

输入:n = 6
输出:true
解释:6 = 2 × 3

输入:n = 8
输出:true
解释:8 = 2 × 2 × 2

输入:n = 14
输出:false
解释:14 不是丑数,因为它包含了另外一个质因数 7 。

输入:n = 1
输出:true
解释:1 通常被视为丑数。

数学

这道题本质在于质数分解如何用代码实现。下面代码是一种质数分解的通用实现。
代码基于下面的公式。
在这里插入图片描述

代码

class Solution {
public:
    bool isUgly(int n) {
        // vector<int> tmp;
        if(n == 1){
            return true;
        }
        else if (n<=0){
            return false;
        }
        for(int i = 2; i<n; i++){         // 分解质因子 例: 6 = 2 * 3
            if (i > 5){         // 包含大于5的质因子时退出判断
                return false;
            }
            while(n%i == 0){            // 循环判断是否为单个质因子的幂次方 例:8 = 2 * 2 * 2;
                // tmp.pushback(i);
                n /= i;
            }
        }
        return true;
    }
};

华为机试的质数因子与本题相似,可以作为参考。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/ugly-number

极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象,将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,据被放置在误码率极低的信道上,从而实现高效的据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟据在不同信道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟信道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理多个路径,从而增强了错误校正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更多的计算资源,但能够提供更好的性能。 一个整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型:用于模拟各种通信信道,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与信噪比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参以进行自定义实验。 代码注
<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,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**,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、判断单个字是否为丑数 **算法步骤**: 1. 若输入$n \leq 0$,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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