力扣刷题日记-面试题 17.09. 第 k 个数

• 有些数的素因子只有 3，5，7，请设计一个算法找出第 k 个数。注意，不是必须有这些素因子，而是必须不包含其他的素因子。例如，前几个数按顺序应该是 1，3，5，7，9，15，21。

示例 1:

输入: k = 5

输出: 9

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• 思路：
• 最小堆pop方法
  • 第二次pop，就是拿最后一个数放在第一个位置，把原来的第一个位置的数字覆盖（或者说舍弃）
  • 在此题中第一次pop只有一个1，首先就pop出去了
  • 后面就是直接把上一次的覆盖了

var getKthMagicNumber = function(k) {
    const factors = [3, 5, 7];
    const seen = new Set();
    const heap = new MinHeap();
    seen.add(1);
    heap.insert(1);
    let magic = 0;
    for (let i = 0; i < k; i++) {
        magic = heap.pop();
        for (const factor of factors) {
            const next = magic * factor;
            if (!seen.has(next)) {
                seen.add(next);
                heap.insert(next);
            }
        }
        
    }
    return magic;
};

// 最小堆
class MinHeap {
    constructor() {
        this.heap = [];
    }

    getParentIndex(i) {
        return (i - 1) >> 1;
    }

    getLeftIndex(i) {
        return i * 2 + 1;
    }

    getRightIndex(i) {
        return i * 2 + 2;
    }

    shiftUp(index) {
        if(index === 0) { return; }
        const parentIndex = this.getParentIndex(index);
        if(this.heap[parentIndex] > this.heap[index]){
            this.swap(parentIndex, index);
            this.shiftUp(parentIndex);
        }  
    }

    swap(i1, i2) {
        const temp = this.heap[i1];
        this.heap[i1]= this.heap[i2];
        this.heap[i2] = temp;
    }

    insert(value) {
        this.heap.push(value);
        this.shiftUp(this.heap.length - 1);
    }

    pop() {
        this.heap[0] = this.heap.pop();
        this.shiftDown(0);
        return this.heap[0];
    }

    shiftDown(index) {
        const leftIndex = this.getLeftIndex(index);
        const rightIndex = this.getRightIndex(index);
        if (this.heap[leftIndex] < this.heap[index]) {
            this.swap(leftIndex, index);
            this.shiftDown(leftIndex);
        }
        if (this.heap[rightIndex] < this.heap[index]){
            this.swap(rightIndex, index);
            this.shiftDown(rightIndex);
        }
    }

    peek() {
        return this.heap[0];
    }

    size() {
        return this.heap.length;
    }
}