Faktor Kth bagi N - algoritma O(sqrt n).
pengenalan
Baru-baru ini saya menulis siaran Learn Big O Notation sekali dan untuk semua. Dalam catatan itu saya membincangkan semua jenis tatatanda masa Big O yang tersedia di lembaran cheat Big-O. Dan saya tidak fikir akan ada lagi notasi masa yang mungkin di luar tujuh itu.
Seolah-olah alam semesta itu sendiri merendahkan saya dan mengejek kejahilan saya, saya menghadapi masalah LeetCode dengan penyelesaian masa O(√n). Yang boleh diterjemahkan kepada O(N^1/2), jika anda gila.
Masalahnya
Anda diberi dua integer positif n dan k. Faktor bagi integer n ditakrifkan sebagai integer i dengan n % i == 0.
Pertimbangkan senarai semua faktor n yang diisih dalam tertib menaik, kembalikan faktor ke-k dalam senarai ini atau kembalikan -1 jika n mempunyai faktor kurang daripada k.
Penyelesaian yang jelas
Nah, jika anda seperti saya, fikiran pertama anda ialah meneliti setiap nombor dari 1 hingga n, periksa sama ada ia adalah faktor, dan jika ia berada dalam indeks k yang dikehendaki, kembalikannya.
Kodnya kelihatan seperti ini:
def getkthFactorOfN(n, k): result = 0 for i in range(1, n + 1): if n % i == 0: result = result + 1 if result == k: return i return -1
Ini semua baik dan menarik, tetapi ia "sahaja" O(n). Lagipun, hanya ada satu gelung dan ia naik ke n 1.
Setiap operasi lain dibuang apabila mempertimbangkan notasi masa.
Tetapi, kawan saya, ada tangkapan.
Memahami faktor
Jika anda memikirkannya, faktor "dicerminkan" selepas titik tertentu.
Ambil, sebagai contoh, nombor 81. Faktornya ialah [1, 3, 9, 27], di mana:
- 1 * 81 = 81
- 3 * 27 = 81
- 9 * 9 = 81
- 27 * 3 = 81
- 81 * 1 = 81
Jika anda tidak mengira nombor 9, Operasi hanya diulang dan dibalikkan. Jika anda membahagikan n dengan salah satu faktornya, anda mendapat faktor lain.
Jangkakan punca kuasa dua bagi n, di mana ia adalah kuasa dua sendiri (duh).
Berbekalkan pengetahuan ini, kami kini tahu bahawa kami tidak perlu melelang melalui gelung sehingga n kali (dengan julat(1, n 1)), tetapi hanya sehingga math.sqrt(n). Selepas itu, kami mempunyai setiap faktor yang kami perlukan!
Penyelesaian yang tidak begitu jelas
Sekarang kita mempunyai semua yang kita perlukan, kita perlu mengubah gelung ini daripada 1 -> n hingga 1 -> persegi n.
Saya hanya akan membuang kod di sini dan kita akan pergi ke baris satu demi satu.
def getkthFactorOfN(n, k): i = 1 factors_asc = [] factors_desc = [] while i * i <= n: if n % i == 0: factors_asc.append(i) if i != n // i: factors_desc.append(n // i) i += 1 if k <= len(factors_asc): return factors_asc[k-1] k -= len(factors_asc) if k <= len(factors_desc): return factors_desc[-k] return -1
Oof, ia jauh lebih kompleks. Jom pecahkan:
Pertama, kita mulakan i = 1. Pembolehubah ini akan digunakan sebagai "nombor yang kita ada sekarang" semasa mencari faktor.
Kedua, kami akan mencipta dua tatasusunan: faktor_asc dan faktor_desc. Keajaiban di sini ialah kita akan menambah faktor pada factor_asc - ia dinamakan seperti ini kerana ia akan secara automatik dalam tertib menaik.
Setiap kali kami menambahkan sesuatu pada factor_asc, kami akan membahagikan n dengannya dan menambahkannya pada faktor_desc. Logik yang sama di sini; ia akan ditambah dengan mudah dalam tertib menurun.
Kemudian, kita mulakan gelung kita. Di sini saya telah menukarnya menjadi semasa i * i <= n, kerana kita berhenti apabila kita mencapai akar n.
Kita mulakan dengan menyemak sama ada nombor semasa ialah faktor (n % i == 0). Jika ya, kami boleh menambahkannya pada tatasusunan factor_asc kami.
Seterusnya, kita mendapat "faktor songsang" i. Kita boleh melakukan ini dengan menyemak sama ada i != n // i, atau dengan kata lain, jika ia bukan punca. Ini kerana akar tidak boleh diduplikasi dalam kedua-dua tatasusunan. Jika tidak, kita mendapat faktor terbalik dengan menjalankan n // i dan menambahkan hasilnya dalam faktor_desc.
Selepas itu, kami menambah 1 pada i dan meneruskan gelung kami.
Selepas gelung selesai, kita mesti mempunyai setiap faktorial yang kita perlukan.
Kita mulakan dengan menyemak sama ada k berada pada separuh pertama termasuk punca (yang boleh ditafsirkan sebagai tengah) dengan jika k <= len(faktor_asc). Jika ya, dapatkan indeks daripada tatasusunan ini (ingat: tatasusunan bermula pada sifar!).
Jika tidak, kita mesti menolak jumlah faktor yang ditemui daripada k dan semak semula - dengan k -= len(faktor_asc) dan jika k <= len(faktor_desc).
Jika k berada di dalam faktor_desc, dapatkan nilainya dengan factor_desk[-k] (dari terakhir hingga pertama).
Jika semuanya gagal, kembalikan -1.
Lengkung
Jika anda tertanya-tanya di mana dalam graf lengkung ia mendarat, ia akan berada di antara O(n) dan O(log n), lebih baik daripada yang pertama dan lebih teruk daripada yang terakhir. Berikut ialah graf:
Terdapat di Mathspace
Kesimpulan
Ini adalah perjalanan untuk mendedahkan dan menyelidik. Terima kasih banyak kerana membaca sehingga ke tahap ini.
Jika anda ingin lebih dioptimumkan, anda boleh mencipta faktor_asc_len dan faktor_desc_len pembolehubah dan menambah 1 setiap kali anda menambahkan nilai pada tatasusunan ini, supaya kaedah len() tidak perlu dipanggil, kerana kaedah ini adalah O(n) supaya ia boleh memberi kesan kepada notasi masa.
Semoga berjaya dalam pelajaran anda dan sehingga kali seterusnya!
Atas ialah kandungan terperinci Faktor Kth bagi N - algoritma O(sqrt n).. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
