丑数

Version 1

/*
	丑数
*/

#include <iostream>
using namespace std;

int divide(int n, int m);
int isUgly(int n);

int main()
{
	int n = 1;
	int account = 0;
	int num = 100;

	while (1)
	{
		if (isUgly(n))
		{
			cout<<n<<endl;
			account++;
		}
		
		if (account == num)
		{
			break;
		}

		n++;
	}
	system("pause");
	return 0;
}

int divide(int n, int m)
{
	while (n % m == 0)
	{
		n = n / m;
	}

	return n;
}

int isUgly(int n)
{
	n = divide(n, 2);
	n = divide(n, 3);
	n = divide(n, 5);

	return (n == 1) ? 1 : 0;
}

Version 2: Dynamic Programming : Bottom Up (Tabulation)

#include <iostream>
using namespace std;

#define bool int
 
unsigned int min(unsigned int a, unsigned int b);
unsigned int Minimum(unsigned int a, unsigned int b, unsigned int c);
unsigned int getNthUglyNo(unsigned int n);
 
int main()
{
	unsigned int num = 150;
    unsigned int no = getNthUglyNo(num);
	cout<<"The "<<num<<" Ugly num is: "<<no<<endl;
    getchar();

    return 0;
}

/* Function to get the nth ugly number*/
unsigned int getNthUglyNo(unsigned int n)
{
    unsigned int *ugly = new unsigned int [n];
    unsigned int i2 = 0, i3 = 0, i5 = 0;
    unsigned int next_multiple_of_2 = 2;
    unsigned int next_multiple_of_3 = 3;
    unsigned int next_multiple_of_5 = 5;
    unsigned int next_ugly_no = 1;

    ugly[0] = 1;
 
    for(unsigned int i=1; i<n; i++)
    {
       next_ugly_no = Minimum(next_multiple_of_2, next_multiple_of_3, next_multiple_of_5);
       
	   ugly[i] = next_ugly_no;                    
       
	   if(next_ugly_no == next_multiple_of_2)
       {
           i2 = i2 + 1;       
           next_multiple_of_2 = ugly[i2] * 2;
       }

       if(next_ugly_no == next_multiple_of_3)
       {
           i3 = i3 + 1;
           next_multiple_of_3 = ugly[i3] * 3;
       }

       if(next_ugly_no == next_multiple_of_5)
       {
           i5 = i5 + 1;
           next_multiple_of_5 = ugly[i5] * 5;
       }
    } 

    return next_ugly_no;
}
 
unsigned int min(unsigned int a, unsigned int b)
{
	return a < b ? a : b;
}

unsigned int Minimum(unsigned int a, unsigned int b, unsigned int c)
{
	unsigned int mini = min(a, b);

	return c < mini ? c : mini;
}


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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