丑数

题目:我们把只包含因子2、3和5的数称为丑数(Ugly Number)。求按从小到大的顺序的第N(如1500)个丑数。例如6、8都是丑数,但14不是,因为它包含因子7。习惯上我们把1当做第一个丑数。


根据丑数的定义,丑数只能被2、3和5整除。也就是说如果一个数能被2整除,我们把它连续除以2;如果能被3整除;如果能被5整除,就除以连续5。如果最后我们得到的是1,那么这个数就是丑数,否则不是。


根据这个思路,可以写出一个直接的解法,但是不够高效。


根据丑数的定义,丑数应该是另一个丑数乘以2、3或5的结果(1除外)。因此我们可以创建一个数组,用来存放排好序的丑数,从小到大,每一个丑数都是前面的丑数乘以2、3或者5得到的。


假设数组里已经有一些从小到大排好序的丑数,其中最大的丑数为M,然后将已有的丑数剩以2,其中大于M的最小的丑数记为M2,同理有M3、M5,M2、M3和M5中最小的即为M的下一个丑数。但这样每次都要对已有的丑数进行相乘,消耗太多时间。对于乘以2,在已有丑数里肯定存在这样一个数T2,T2前面的数乘2都小于等于M,T2及其之后的数乘2都大于M。对于乘3和5也存在这样的数T3和T5,每次求M的下一个丑数时,从T2*2、T3*3和T5*5中选取最小的一个即可,然后更新T2、T3和T5。代码如下:


int min(int a,int b,int c)
{
	int min=a<b?a:b;
	min=min<c?min:c;
	return min;
}

int GetUglyNumber(int index)
{
	if(index<=0)
		return 0;
	int *UglyNumberArr=new int[index];
	int *pMultiply2=UglyNumberArr;
	int *pMultiply3=UglyNumberArr;
	int *pMultiply5=UglyNumberArr;
	int nextUglyNumberIndex=1;
	UglyNumberArr[0]=1;
	while(nextUglyNumberIndex<index)
	{
		int m=min(*pMultiply2*2,*pMultiply3*3,*pMultiply5*5);
		UglyNumberArr[nextUglyNumberIndex]=m;
		while(*pMultiply2*2<=m)
			pMultiply2++;
		while(*pMultiply3*3<=m)
			pMultiply3++;
		while(*pMultiply5*5<=m)
			pMultiply5++;
		nextUglyNumberIndex++;
	}
	int ugly=UglyNumberArr[index-1];
	delete[] UglyNumberArr;
	return ugly;
}


其中,注意先缓存UglyNumberArr[index-1],然后释放UglyNumberArr。

该题主要是用空间来换取时间。


PS:本文节选之《剑指offer》,正所谓好记性不如烂笔头,所以厚颜无耻的把原文以及自己的理解码了一遍。

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。
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