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走同样的路,发现不同的人生
我没有做过这道题目,临时想到的算法:
对目标解二分,假设当前数是num,那么遍历每一行,对于第i行,不大于num的数字个数是min(num / i, m),累加之后得到总的计数cnt。
num
i
min(num / i, m)
cnt
如果cnt小于k那么到右半区间继续找;否则到左半区间继续找。
k
时间复杂度O(n * log(n * m)),绰绰有余。
O(n * log(n * m))
直接使用下标查询,每一行都是第一行的倍数
可以发现乘法表计算结果的大小是按照对角线排列的,因此按照这个方法找规律即可。
n*m的矩阵结果你是一定需要的。我给你个方法,造一个0-n*m的数组A,每个元素都为0,然后你两个for循环计算出矩阵中的每个数t,将A[t]++,计算完了之后你有一个一维数组可能是这样的【0,1,2,3,1,0,2,5,。。。】你从左往右加,直到到结果大于等于K,此时的下标i就是你要的结果
def multiply(n, m, k): if k > n * m: return None l = [] for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): l.append(i * j) return l[k] print multiply(2,3, 7)
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我没有做过这道题目,临时想到的算法:
对目标解二分,假设当前数是
num,那么遍历每一行,对于第i行,不大于num的数字个数是min(num / i, m),累加之后得到总的计数cnt。如果
cnt小于k那么到右半区间继续找;否则到左半区间继续找。时间复杂度
O(n * log(n * m)),绰绰有余。直接使用下标查询,每一行都是第一行的倍数
可以发现乘法表计算结果的大小是按照对角线排列的,因此按照这个方法找规律即可。
n*m的矩阵结果你是一定需要的。
我给你个方法,造一个0-n*m的数组A,每个元素都为0,
然后你两个for循环计算出矩阵中的每个数t,将A[t]++,
计算完了之后你有一个一维数组可能是这样的【0,1,2,3,1,0,2,5,。。。】
你从左往右加,直到到结果大于等于K,此时的下标i就是你要的结果