当前位置: 首页 > news >正文

动态规划-丑数

**

描述

把只包含质因子2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14不是,因为它包含质因子7。 习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第 n个丑数。

数据范围:
0≤n≤2000
要求:空间复杂度 O(n) , 时间复杂度 O(n)
示例1
输入:7
返回值:8

题目分析

我们先看到题目,把只包含质因子2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14不是,因为它包含质因子7。 习惯上我们把1当做是第一个丑数。
有了上面的定义我们就可以知道,丑数的形式就是2x3y5z.所有的丑数都会是由2x3y5^z组成的.
因此我们只需要根据此公式从小到大列举出每一个丑数,那么我们就能找到第n个丑数.
由于,x,y,z都是幂次方,且如果要从小到大寻找丑数,那么x,y,z都会逐渐增加,若想找到后一个幂次方的丑数,那么我们肯定会需要找到前一个幂次方的丑数.这时候我们就会想到用动态规划来解决此问题,因为我们可以将第n个丑数一直分解到第一个丑数,根据动态规划的转移方程,我们就可以一步步找到第n个丑数.

题解

说到动态规划,我们肯定会想到动态规划的三个步骤
1.确定状态
2.定义状态转移方程
3.求得最优解

1.确定状态

首先我们应该确定动态规划的起始状态,根据题干,我们能发现第一个丑数就是,我们即dp[0]=1,且此时x,y,z的值肯定都是0,即x=0,y=0,z=0.

2.定义状态转移方程

状态转移方程是这个题目的难点,我们需要知道如何通过状态转移方程来实现下一个丑数的定位,我们通过分析函数dp[i]=2x3y5z(其中i是第i个丑数的下标存储位置)可知,我们只要分别增大幂x,y,z,(x,y,z都从0开始增大)然后进行比较,我们就能找到我们想要的下一个丑数。
比如dp[0]=1,那么dp[1]的值,就是需要比较
213050 ,203150 ,203051 这三个值的大小,得出dp[1]=213050 = 2
因为213050 已经给dp[1],因此需要将第一个位置增大继续进行比较,那么如何进行增大呢?
这个地方也是本题最难理解的地方。我们先回到本题dp[i]=2x3y5z 这个函数上,我们可以想一下dp[i+1]有什么规律,dp[i+1]无非就是dp[i-k]*2,dp[i-k]*3,dp[i-k]*5 (k<i),三个其中的一个值,其中K可以是任意一个值,不一定是1.我们也可以反过来想,dp[i+1]/2,dp[i+1]/3,dp[i+1]/5的其中一个值,一定是dp[i]。所以我们这里只需要列出三路函数,第一路是关于dp[x]*2的函数,第二路是关于dp[y]*3,第三路是关于dp[z]*5的函数然后一直比较,就可以逐一找到每个丑数。其中x,y,z都是每一路线性增长的下标。这里需要解释一下为什么要分三路,因为d[i]的每次结果都需要乘2,乘3和乘5,以达到所有的质数都会被比较到的目的。且dp[i]乘2,乘3,乘5的值比较的时机是不同的。所以必须分为3个下标来分别统计幂x,y,z增长的值,从而进行动态规划比较。

求dp[2]:
根据上面的规则,第一个位置增大的值是dp[x=1]*2=(213050)*2=4
所以dp[2]的值,需要比较
223050 ,203150 ,203051 这三个值的大小,得出dp[2]=203150 = 3
求dp[3]:
同理第二个位置被取出,增大第二个位置,即dp[y=1]*3=(213050)*3=6
所以dp[3]的值,需要比较
223050 ,21315^0 ,203051 这三个值的大小,得出dp[3]=223050 = 4
求dp[4]:
后面为了便于观看,将直接用数字来代替,
接着第一个位置被取出,所以x需要继续增加,即dp[x=2]*2=3*2=6
dp[4]的值,需要比较
6 ,6 ,5 这三个值的大小,得出dp[4]=5
求dp[5]:
第三个数增大为dp[z=1]*5=2*5=10
dp[5]的值,需要比较
6 ,6 ,10 这三个值的大小,得出dp[5]=6,这时,一二位置都为6,所以都要增大,
即第一个位置dp[x=3]*2=4*2=8,第二个位置dp[y=2]*3=9
所以dp[5]的值需要比较
8,9,10这个三个数,得出dp[5]=8.

3.求得最优解

以此类推,就能列举出所有的丑数了。

下面是一个更为直观的动画图来解释此过程:

在这里插入图片描述

接下来就是算法部分:

public class Solution {/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可*           ** @param index int整型* @return int整型*/public int GetUglyNumber_Solution (int index) {if(index<=6){return index;}int[] dp = new int[index];dp[0] = 1;int x=0,y=0,z=0;for(int i=1;i<dp.length;i++){dp[i] = Math.min(dp[z]*5,Math.min(dp[x]*2,dp[y]*3));if(dp[i] == dp[x]*2){x++;}if(dp[i] == dp[y]*3){y++;}if(dp[i] == dp[z]*5){z++;}}return dp[index-1];}
}

相关文章:

动态规划-丑数

** 描述 把只包含质因子2、3和5的数称作丑数&#xff08;Ugly Number&#xff09;。例如6、8都是丑数&#xff0c;但14不是&#xff0c;因为它包含质因子7。 习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第 n个丑数。 数据范围&#xff1a; 0≤n≤2000 要求&#x…...

【MogDB/openGauss的三种函数稳定性关键字】

一、ORACLE中的类似的函数稳定性关键字&#xff08;DETERMINISTIC&#xff09; 在ORACLE里&#xff0c;function有着一个DETERMINISTIC参数&#xff0c;它表示一个函数在输入不变的情况下输出是否确定&#xff0c;只要输入的参数一样&#xff0c;返回的结果一定一样的&#xf…...

java-对Integer.MAX_VALUE做加法

public static void main(String[] args) {int maxValue Integer.MAX_VALUE;System.out.println("maxValue1 " (maxValue1));System.out.println("maxValue2 " (maxValue2));System.out.println("maxValue3 " (maxValue3));}//结果 maxVa…...

【学习笔记】[COCI2018-2019#1] Teoretičar

首先&#xff0c;可以发现 C C C等于所有点度数的最大值&#xff0c;我们能用到的颜色数目为 2 x ≥ C 2^x\ge C 2x≥C。 考虑分治&#xff0c;将边集划分为 E E 1 E 2 EE_1E_2 EE1​E2​&#xff0c;使得 E 1 , E 2 E_1,E_2 E1​,E2​中点度数的最大值都不超过 2 x − 1 2^…...

64位Office API声明语句第112讲

跟我学VBA&#xff0c;我这里专注VBA, 授人以渔。我98年开始&#xff0c;从源码接触VBA已经20余年了&#xff0c;随着年龄的增长&#xff0c;越来越觉得有必要把这项技能传递给需要这项技术的职场人员。希望职场和数据打交道的朋友&#xff0c;都来学习VBA,利用VBA,起码可以提高…...

C++ day3作业

1> 思维导图 2> 自己封装一个矩形类(Rect)&#xff0c;拥有私有属性:宽度(width)、高度(height)&#xff0c; 定义公有成员函数: 初始化函数:void init(int w, int h) 更改宽度的函数:set_w(int w) 更改高度的函数:set_h(int h) 输出该矩形的周长和面积函数:void s…...

蓝桥杯官网填空题(方格计数)

题目描述 本题为填空题&#xff0c;只需要算出结果后&#xff0c;在代码中使用输出语句将所填结果输出即可。 如下图所示&#xff0c;在二维平面上有无数个 11 的小方格。 我们以某个小方格的一个顶点为圆心画一个半径为 50000 的圆。 你能计算出这个圆里有多少个完整的小方…...

【系统架构设计】计算机公共基础知识: 6 知识产权与标准化

一 知识产权 1 保护对象和范围 法律法规名称保护对象及范围注意事项著作权法著作权 文学、绘画、摄影等作品 不需要申请,作品完成就开始保护。 绘画或摄影作品原件出售(赠予)著作权归还原作者,原件拥有者有所有权和展览权。 软件著作权法 计算机软件保护条例 软件著作权 软…...

【新】致远OA从前台XXE到RCE漏洞分析

0x01 前言 致远OA是目前国内最流行的OA系统之一&#xff0c;前几年也曾爆出过多个安全漏洞。致远官方一直对修复漏洞的态度十分积极&#xff0c;目前能有效利用的致远漏洞已经很少了。 和我们之前分享过的通达OA的漏洞类似&#xff0c;这类主流OA系统现在想要直接一步达到RCE的…...

宠物领养系统jsp+servlet+mysql

设计不同用户的操作权限、注册和登录方法。 管理员可以在管理员管理、用户管理、宠物管理、评论管理、团队活动管理、志愿者的申请等等模块中进行查询、添加、删除、修改。 管理员可以在领养管理中通过领养时间查询所有宠物被领养的信息&#xff0c;修改是否同意领养宠物&#…...

MySQL 数据库安全性练习题

数据库安全性 一、实验目的 &#xff08;1&#xff09;熟悉通过MySQL对数据进行安全性控制 二、实验环境 Windows 11 MySQL Navicat 三、实验内容 今有以下两个关系模式&#xff1a; 职工&#xff08;职工号&#xff0c;姓名&#xff0c;年龄&#xff0c;职务&#xff0c;工…...

如何使用Node.js快速创建HTTP服务器并实现公网访问本地Server

文章目录 前言1.安装Node.js环境2.创建node.js服务3. 访问node.js 服务4.内网穿透4.1 安装配置cpolar内网穿透4.2 创建隧道映射本地端口 5.固定公网地址 前言 Node.js 是能够在服务器端运行 JavaScript 的开放源代码、跨平台运行环境。Node.js 由 OpenJS Foundation&#xff0…...

zigbee路灯无线通讯机制

zigbee路灯无线通讯机制 wang20160630 前言 目前路灯上通讯主要有电力载波和无线通讯&#xff1b;各有利弊&#xff0c;众说纷纭&#xff1b;本文不对两种技术进行比较&#xff0c;也不讨论哪种好&#xff0c;毕竟同种通讯模块&#xff0c;有的开发出来稳定&#xff0c;有的…...

asp.net docker-compose添加kafka和redis和zookeeper

docker-compose.yml添加 redis:image: redis:alpinekafka:image: "bitnami/kafka:3.1.1"depends_on:- zookeeperzookeeper:image: "bitnami/zookeeper:3.5.10" docker-compose.override.yml添加 redis:ports:- "6379"kafka:links: - zookeepere…...

2024上海国际人工智能展(CSITF)“创新驱动发展·科技引领未来”

人工智能&#xff08;Artificial Intelligence&#xff0c;AI&#xff09;作为当今世界科技发展的关键领域之一&#xff0c;正不断推动着各行各业的创新和变革。作为世界上最大的消费市场之一&#xff0c;中国正在积极努力将AI技术与产业融合并加速推广应用。在这个背景下&…...

汽车标定技术(三)--XCP协议如何支持测量功能

目录 1. 概述 2. 测量方式 -- Poll 3. 测量方式 -- DAQ 3.1 ODT概念模型 3.2 DAQ List概念 3.3 ODT 绝对编号和相对编号 3.4 静态DAQ和动态DAQ模式 &#xff08;1&#xff09;静态DAQ &#xff08;2&#xff09;动态DAQ 4.小结 1. 概述 在该系列的首篇文章汽车标定技…...

[c++]你最喜爱的stringstream和snprintf性能深入剖析

最近写一个程序中两个差不多的模块&#xff0c;一个使用了snprintf输出中间数据&#xff0c;另一个偷懒使用stringstream。结果你猜怎么着&#xff1f;居然压帧了&#xff01;&#xff01;到底是谁拖了性能的后退&#xff1f; 来自阿里云的性能分析实验 我上网一搜&#xff0…...

windows 用vs创建cmake工程并编译opencv应用项目生成exe流程简述

目录 前言一、安装opencv&#xff08;1&#xff09;下载&#xff08;2&#xff09;双击安装&#xff08;3&#xff09;环境变量和system文件夹设置 二、打开vs创建项目三、编辑cpp&#xff0c;.h&#xff0c;cmakelist.txt文件&#xff08;1&#xff09;h文件&#xff08;2&…...

QML 仪表盘小示例

本次项目已发布在CSDN->GitCode,下载方便,安全,可在我主页进行下载即可,后面的项目和素材都会发布这个平台。 个人主页:https://gitcode.com/user/m0_45463480怎么下载:在项目中点击克隆,windows:zip linux:tar.gz tar # .pro TEMPLATE = appTARGET = dialcontrol​#…...

力扣206. 反转链表

题目: 给你单链表的头节点 head &#xff0c;请你反转链表&#xff0c;并返回反转后的链表。 示例1&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2,3,4,5] 输出&#xff1a;[5,4,3,2,1] 示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;head [1,2] 输出&#xff1a;[2,1] 示例 3&#xff1a;…...

5个简单步骤掌握LiteDB.Studio:免费开源的LiteDB数据库终极GUI管理工具

5个简单步骤掌握LiteDB.Studio&#xff1a;免费开源的LiteDB数据库终极GUI管理工具 【免费下载链接】LiteDB.Studio A GUI tool for viewing and editing documents for LiteDB v5 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/LiteDB.Studio 在当今数据驱动的软件开发…...

DAMOYOLO-S惊艳效果案例集:多领域高难度场景检测展示

DAMOYOLO-S惊艳效果案例集&#xff1a;多领域高难度场景检测展示 今天咱们不聊枯燥的理论和复杂的部署&#xff0c;直接来看点“硬货”。如果你正在寻找一个能在各种刁钻场景下都表现稳定的目标检测模型&#xff0c;那么DAMOYOLO-S绝对值得你花几分钟了解一下。它不是什么新概…...

PDF智能解析新选择:GLM-OCR支持表格/公式识别,效果惊艳

PDF智能解析新选择&#xff1a;GLM-OCR支持表格/公式识别&#xff0c;效果惊艳 1. 为什么需要新一代OCR技术 在日常办公和学术研究中&#xff0c;PDF文档处理一直是个令人头疼的问题。传统OCR工具在面对复杂版式、嵌套表格或数学公式时&#xff0c;往往表现不佳。想象一下这样…...

RobotStudio机器人轨迹规划:从工件坐标到流畅路径的实战指南

1. 工件坐标系的创建与校准 在RobotStudio中规划机器人轨迹的第一步&#xff0c;就是建立准确的工件坐标系。这就像盖房子前要先打好地基&#xff0c;坐标系就是机器人运动的"地基"。我见过不少新手直接开始示教点位&#xff0c;结果发现机器人总是跑偏&#xff0c;就…...

5分钟终极指南:Windows虚拟手柄驱动ViGEmBus完整教程

5分钟终极指南&#xff1a;Windows虚拟手柄驱动ViGEmBus完整教程 【免费下载链接】ViGEmBus Windows kernel-mode driver emulating well-known USB game controllers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViGEmBus 想要在Windows系统上享受专业级的游戏控制体…...

Ostrakon-VL-8B本地化部署详解:从OpenClaw社区获取模型到一键启动

Ostrakon-VL-8B本地化部署详解&#xff1a;从OpenClaw社区获取模型到一键启动 最近有不少朋友在问&#xff0c;怎么把社区里那些热门的视觉语言大模型&#xff0c;比如Ostrakon-VL-8B&#xff0c;真正部署到自己的服务器或者云平台上&#xff0c;做成一个随时能用的服务。确实…...

python基于Hadoop的就业推荐系统的设计与实现 Spark+Hadoop+Hive 大数据 深度学习 机器学习

前言随着就业市场信息不对称问题日益突出&#xff0c;开发高效的智能就业推荐系统 成为当务之急。本研究基于Hadoop生态系统&#xff0c;设计并实现了一套面向求职者和招聘企业的智能推荐系统。系统采用分布式架构&#xff0c;后端基于Django框架实现业务逻辑处理&#xff0c;前…...

别再死记公式了!用Multisim仿真软件,10分钟搞懂555定时器的三种工作模式

用Multisim玩转555定时器&#xff1a;可视化学习三种工作模式的终极指南 记得第一次接触555定时器时&#xff0c;我被那些复杂的公式和抽象的工作原理搞得晕头转向。直到一位资深工程师告诉我&#xff1a;"别急着背公式&#xff0c;先看看它怎么工作。"这句话彻底改变…...

深度解析开源Galgame社区:从零构建纯净视觉小说交流平台

深度解析开源Galgame社区&#xff1a;从零构建纯净视觉小说交流平台 【免费下载链接】kun-touchgal-next TouchGAL是立足于分享快乐的一站式Galgame文化社区, 为Gal爱好者提供一片净土! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/kun-touchgal-next TouchGAL是一个基…...

C语言调用Omni-Vision Sanctuary轻量级推理接口(C API)教程

C语言调用Omni-Vision Sanctuary轻量级推理接口&#xff08;C API&#xff09;教程 1. 引言&#xff1a;为什么选择C API&#xff1f; 在嵌入式设备和资源受限的环境中&#xff0c;Python运行时往往显得过于臃肿。Omni-Vision Sanctuary提供的C语言接口&#xff08;C API&…...