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网站正在建设中怎么办,wordpress分页伪静态,跨境电商在哪些网站上面做,通过页面wordpress文件位置文章目录 一【题目类别】二【题目难度】三【题目编号】四【题目描述】五【题目注意】六【题目示例】七【题目提示】八【解题思路】九【时间频度】十【代码实现】十一【提交结果】 一【题目类别】 优先队列 二【题目难度】 中等 三【题目编号】 LCR 168.丑数 四【题目描述…

文章目录

  • 一【题目类别】
  • 二【题目难度】
  • 三【题目编号】
  • 四【题目描述】
  • 五【题目注意】
  • 六【题目示例】
  • 七【题目提示】
  • 八【解题思路】
  • 九【时间频度】
  • 十【代码实现】
  • 十一【提交结果】

一【题目类别】

  • 优先队列

二【题目难度】

  • 中等

三【题目编号】

  • LCR 168.丑数

四【题目描述】

  • 给你一个整数 n ,请你找出并返回第 n 个 丑数 。
  • 说明:丑数是只包含质因数 23 和/或 5 的正整数;1 是丑数。

五【题目注意】

  • 本题与主站 264 题相同:https://leetcode-cn.com/problems/ugly-number-ii/

六【题目示例】

  • 示例 1
    • 输入: n = 10
    • 输出: 12
    • 解释: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12 是前 10 个丑数。

七【题目提示】

  • 1 <= n <= 1690

八【解题思路】

  • 其实这道题目很经典,一般我们使用动态规划解决
  • 不过我们本周的Topic为优先队列,所以使用小顶堆解决该问题
  • 思路其实都一样,首先将第一个丑数加入到小顶堆中,然后依次计算后面的丑数(丑数 * 2/3/5 = 丑数)并将其加入到小顶堆(还要注意不要加入重复的计算值,所以需要用到哈希表)
  • 每次加入新的值之前都要以上一次计算的结果为基础(即弹出的堆顶元素)
  • 使用计数器判断是否得到目标数量的丑数
  • 最后返回结果即可

九【时间频度】

  • 时间复杂度: O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn) n n n为传入的参数大小
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) n n n为传入的参数大小

十【代码实现】

  1. Java语言版
class Solution {public int nthUglyNumber(int n) {// 初始化小顶堆和哈希表PriorityQueue<Long> heap = new PriorityQueue<Long>();Set<Long> hashMap = new HashSet<Long>();// 将第一个丑数加入到小顶堆和哈希表中heap.offer(1L);hashMap.add(1L);// 计算第n个丑数long res = 1;while (n > 0) {res = heap.poll();// 丑数 * 2 = 丑数if (!hashMap.contains(res * 2)) {heap.offer(res * 2);hashMap.add(res * 2);}// 丑数 * 3 = 丑数if (!hashMap.contains(res * 3)) {heap.offer(res * 3);hashMap.add(res * 3);}// 丑数 * 5 = 丑数if (!hashMap.contains(res * 5)) {heap.offer(res * 5);hashMap.add(res * 5);}// 计数用n--;}// 返回结果return (int)res;}
}
  1. Python语言版
class Solution:def nthUglyNumber(self, n: int) -> int:# 初始化小顶堆和哈希表res = 0hashMap = set()heap = []# 将第一个丑数加入到小顶堆和哈希表中heapq.heappush(heap, 1)hashMap.add(1)# 计算第n个丑数while n > 0:res = heapq.heappop(heap)# 丑数 * 2 = 丑数if res * 2 not in hashMap:heapq.heappush(heap, res * 2)hashMap.add(res * 2)# 丑数 * 3 = 丑数if res * 3 not in hashMap:heapq.heappush(heap, res * 3)hashMap.add(res * 3)# 丑数 * 5 = 丑数if res * 5 not in hashMap:heapq.heappush(heap, res * 5)hashMap.add(res * 5)# 计数用n -= 1# 返回结果return res
  1. C++语言版
class Solution {
public:int nthUglyNumber(int n) {// 初始化小顶堆和哈希表priority_queue<long, vector<long>, greater<long>> heap;unordered_set<long> hashMap;long res = 0;// 将第一个丑数加入到小顶堆和哈希表中heap.push(1);hashMap.insert(1);// 计算第n个丑数while (n > 0) {res = heap.top();heap.pop();// 丑数 * 2 = 丑数if (hashMap.find(res * 2) == hashMap.end()) {heap.push(res * 2);hashMap.insert(res * 2);}// 丑数 * 3 = 丑数if (hashMap.find(res * 3) == hashMap.end()) {heap.push(res * 3);hashMap.insert(res * 3);}// 丑数 * 5 = 丑数if (hashMap.find(res * 5) == hashMap.end()) {heap.push(res * 5);hashMap.insert(res * 5);}// 计数用n--;}// 返回结果return (int)res;}
};

十一【提交结果】

  1. Java语言版
    在这里插入图片描述

  2. Python语言版
    在这里插入图片描述

  3. C++语言版
    在这里插入图片描述

http://www.yayakq.cn/news/947334/

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