263. 丑数

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思路

首先，丑数必须是正整数，因此对于 n<1 都可以直接返回 false；
对于 n >= 1 ，如果 n 能够被 2/3/5 整除，说明它们是丑数。

代码

class Solution {
public:bool isUgly(int n) {// ugly只能是正整数if(n < 1) return false;vector<int> factors = {2, 3, 5};for(int i=0; i<=2; ++i){while(n % factors[i] == 0){n /= factors[i];}}return n == 1;}
};

264. 丑数 II

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方法一：最小堆

思路

要得到第 n 个丑数，可以使用最小堆实现。
初始化堆为空，首先将最小的丑数 1 加入。每次取出堆顶元素 x ，则 x 是堆中最小的丑数，2x、3x、5x 必然也是丑数，因此将它们也加入最小堆。
但是上述做法会出现重复元素，为了避免这种情况，用哈希集合去重，避免相同元素多次加入堆。
在排除重复元素的情况下，第 n 次从最小堆中取出的元素即为第 n 个丑数。

代码

class Solution {
public:int nthUglyNumber(int n) {vector<int> factor = {2, 3, 5};priority_queue<long, vector<long>, greater<long>> heap;unordered_set<long> s;// 先把丑数 1 加入s.insert(1L);heap.push(1L);long cur;for(int i=0; i<n; ++i){cur = heap.top();heap.pop();for(int f : factor){// 依次计算 2x 3x 5xlong temp = cur * f;// s中没有temp 将其存入if(!s.count(temp)){s.insert(temp);heap.push(temp);}}}return (int)cur;}
};

方法二：动态规划（三指针法）

思路

方法一使用最小堆，会预先存储较多的丑数，维护最小堆的过程也导致时间复杂度较高。可以使用动态规划的方法进行优化。
定义数组 dp，其中 dp[i] 表示第 i 个丑数，则 dp[n] 为这道题的答案。其中，dp[1] = 1。
剩余的丑数我们可以通过三个指针 p₂ 、p₃、p₅ 计算得到。p_i 的含义是有资格同 i 相乘的最小丑数的位置。这里资格指的是：如果一个丑数nums[p_i]通过乘以 i 可以得到下一个丑数，那么这个丑数nums[p_i]就永远失去了同 i 相乘的资格，我们把p_i++，让 nums[p_i] 指向下一个丑数即可。
举例说明：

一开始，丑数只有{1}，1 可以同 2，3，5相乘，取最小的 1×2=2 添加到丑数序列中。

现在丑数中有{1，2}，在上一步中，1 已经同 2 相乘过了，所以今后没必要再比较 1×2 了，因此认为 1 失去了同 2 相乘的资格。

现在 1 有与 3，5 相乘的资格，2 有与 2，3，5 相乘的资格，但是 2×3 和 2×5 肯定比 1×3 和 1×5 大，因此没必要比较。所以我们只需要比较 1×3，1×5，2×2。

依此类推，每次我们都分别比较有资格同 2，3，5 相乘的最小丑数，选择最小的那个作为下一个丑数，假设选择到的这个丑数是同 i（i=2，3，5）相乘得到的，所以它失去了同 i 相乘的资格，把对应的p_i++，让 p_i 指向下一个丑数即可。

代码

class Solution {
public:int nthUglyNumber(int n) {vector<int> dp(n+1);dp[1] = 1;int p2 = 1, p3 = 1, p5 = 1;for(int i=2; i<=n; ++i){int num2 = 2 * dp[p2];int num3 = 3 * dp[p3];int num5 = 5 * dp[p5];dp[i] = min(min(num2, num3), num5);// 确定dp[i]是由哪个数字生成的if(dp[i] == num2)   p2++;if(dp[i] == num3)   p3++;if(dp[i] == num5)   p5++;}return dp[n];}
};

1201. 丑数 III

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方法：二分查找 + 容斥原理

思路

首先要注意的是，这道题和前两题对于“丑数”的定义并不相同。这里不能直接枚举丑数 x（三指针法），因为 x 太大了，会导致超时。
这道题是 878. 第 N 个神奇数字的升级版。把两个数改为了三个数，难度更高。与 878 题相比，这题的只需要修改求小于等于 x 的丑数个数的函数，二分查找部分一模一样。建议先复习 878 题，下面附上该题的思路图。
把小于等于 x 的 a 的倍数、b 的倍数、c 的倍数组成的集合分别叫做 A、B、C ，小于等于 x 的丑数相当于集合 A∪B∪C ，集合的元素个数为 ∣A∪B∪C∣，由 容斥原理可得：

∣A∪B∪C∣=∣A∣+∣B∣+∣C∣−∣A∩B∣−∣A∩C∣−∣B∩C∣+∣A∩B∩C∣
因此，小于等于 x 的丑数的个数为：x/a + x/b + x/c - x/lcm_a_b - x/lcm_b_c - x/lcm_a_c + x/lcm_a_b_c 。可以使用最小公倍数函数 std::lcm 。
接下来通过二分搜索，不断缩小边界，直到某个位置所对应的数恰好包含了 n 个丑数因子为止。

代码

class Solution {
public:using ll = long long;ll nthUglyNumber(ll n, ll a, ll b, ll c) {ll lcm_a_b = std::lcm(a, b), lcm_a_c = std::lcm(a, c), lcm_b_c = std::lcm(b, c);ll lcm_a_b_c= std::lcm(lcm_a_b, c);// 最小的丑数必然是a、b、c的最小值ll left = min(min(a, b), c);ll right = n * left;while(left + 1 < right){ll mid = (left + right) / 2;if(mid/a + mid/b + mid/c - mid/lcm_a_b - mid/lcm_a_c - mid/lcm_b_c + mid/lcm_a_b_c < n){left = mid;}else right = mid;}return right;}
};

313. 超级丑数

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方法：“多路归并”

思路

这道题其实是 264. 丑数 II 的进阶，前者固定使用三个指针，分别对应于 2、3、5，而这道的primes数组长度不固定，因此使用指针数组来对应 primes 的每一个值。
第一个丑数一定是 1，而「往后产生的丑数」都是基于「已有丑数」而来（使用「已有丑数」乘上「给定质因数」primes[i] ）。具体过程如图所示。
- 显然，我们需要每次取值最小的一个，然后让指针后移（指向下一个丑数），不断重复这个过程，直到找到第 n 个丑数。
- 另外，由于我们每个指针移动和 dp的构造，都是单调递增，因此可以通过与 dp[i-1] 进行比较来实现去重，而无须引用 Set 结构。

代码

class Solution {
public:long nthSuperUglyNumber(int n, vector<int>& primes) {int len = primes.size();// 指针数组vector<long> ptr(len, 1);vector<long> dp(n+1, 0);dp[1] = 1;for(int i=2;i<=n;++i){int flag = 0;dp[i] = primes[0] * dp[ptr[0]];for(int j=0; j<len; ++j){long cur = primes[j] * dp[ptr[j]];if(cur < dp[i]){flag = j;dp[i]= cur;}     }ptr[flag]++;// 如果当前值和上一个丑数一样，那么跳过该丑数if(dp[i] == dp[i-1]) i--;}return dp[n];}
};