Ugly Number

public class Solution {
    public bool IsUgly(int num) {
        if(num <=0) return false;
        if(num==1) return true;
        while(num/2*2==num){
            num = num/2;
        }
        while(num/3*3==num){
            num = num/3;
        }
        while(num/5*5==num){
            num = num/5;
        }
        return num==1?true:false;
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/julie-yang/p/5141739.html

(1)普通用户端(全平台) 音乐播放核心体验: 个性化首页:基于 “听歌历史 + 收藏偏好” 展示 “推荐歌单(每日 30 首)、新歌速递、相似曲风推荐”,支持按 “场景(通勤 / 学习 / 运动)” 切换推荐维度。 播放页功能:支持 “无损音质切换、倍速播放(0.5x-2.0x)、定时关闭、歌词逐句滚动”,提供 “沉浸式全屏模式”(隐藏冗余控件,突出歌词与专辑封面)。 多端同步:自动同步 “播放进度、收藏列表、歌单” 至所有登录设备(如手机暂停后,电脑端打开可继续播放)。 音乐发现与管理: 智能搜索:支持 “歌曲名 / 歌手 / 歌词片段” 搜索,提供 “模糊匹配(如输入‘晴天’联想‘周杰伦 - 晴天’)、热门搜索词推荐”,结果按 “热度 / 匹配度” 排序。 歌单管理:创建 “公开 / 私有 / 加密” 歌单,支持 “批量添加歌曲、拖拽排序、一键分享到社交平台”,系统自动生成 “歌单封面(基于歌曲风格配色)”。 音乐分类浏览:按 “曲风(流行 / 摇滚 / 古典)、语言(国语 / 英语 / 日语)、年代(80 后经典 / 2023 新歌)” 分层浏览,每个分类页展示 “TOP50 榜单”。 社交互动功能: 动态广场:查看 “关注的用户 / 音乐人发布的动态(如‘分享新歌感受’)、好友正在听的歌曲”,支持 “点赞 / 评论 / 转发”,可直接点击动态中的歌曲播放。 听歌排行:个人页展示 “本周听歌 TOP10、累计听歌时长”,平台定期生成 “全球 / 好友榜”(如 “好友中你本周听歌时长排名第 3”)。 音乐圈:加入 “特定曲风圈子(如‘古典音乐爱好者’)”,参与 “话题讨论(如‘你心中最经典的钢琴曲’)、线上歌单共创”。 (2)音乐人端(创作者中心) 作品管理: 音乐上传:支持 “无损音频(FLAC/WAV)+ 歌词文件(LRC)+ 专辑封面” 上传,填写 “歌曲信息
在计算机科学中,丑数是一个非常有趣的算法问题,它能够帮助我们练习和理解动态规划和最小堆等概念。推荐你阅读《剑指Offer:丑数(Python)》,这份资料详细讲解了丑数问题的解题思路和Python实现方法,非常适合希望提升算法能力的读者。 参考资源链接:[剑指Offer:丑数(Python)](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343) 丑数问题的核心是找出只包含质因子2、3和5的数列,并按照从小到大的顺序输出第N个丑数。我们可以通过动态规划的方法来解决这个问题。动态规划方法的核心在于维护三个指针,分别代表乘以2、乘以3和乘以5时的索引,然后每次取这三个指针指向的值与当前最大丑数相乘的结果中的最小值作为下一个丑数,同时更新对应的索引指针。这种方法避免了重复计算,可以有效地求解出第N个丑数。 下面是一个Python函数的实现示例,它使用了动态规划的方法来找出第N个丑数: ```python def nthUglyNumber(n): if n <= 0: return 0 ugly_numbers = [1] * n index2, index3, index5 = 0, 0, 0 for i in range(1, n): next_ugly = min(ugly_numbers[index2] * 2, ugly_numbers[index3] * 3, ugly_numbers[index5] * 5) ugly_numbers[i] = next_ugly if next_ugly == ugly_numbers[index2] * 2: index2 += 1 if next_ugly == ugly_numbers[index3] * 3: index3 += 1 if next_ugly == ugly_numbers[index5] * 5: index5 += 1 return ugly_numbers[-1] # 使用函数获取第N个丑数 print(nthUglyNumber(10)) ``` 通过上述代码,我们可以找到第N个丑数。在学习过程中,如果遇到更多与动态规划、算法设计和优化相关的问题,建议继续查阅《剑指Offer:丑数(Python)》,这不仅会帮助你巩固当前的知识点,还能拓展你的算法视野,让你在技术学习的道路上更加深入。 参考资源链接:[剑指Offer:丑数(Python)](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64530762fcc539136803da9f?spm=1055.2569.3001.10343)
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