1~100中，哪些数是两位数中最小的质数是？你有什么简单方法可以记

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-18 12:56 标签： 两位数中最大的质数

Number）例如6、8都是丑数，但14不是洇为它包含因子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1500个丑数。（昨天突然发现个不错的博客：突然知道丑数这個题，于是搜之）

当然最简单的肯定是遍历啊，想当年初学的时候什么水仙花数，完数两位数中最小的质数是，都遍历搞定遍历存在的问题就是效率太低，如同暴力破密码似的以前用bt4破一个wep的有时候都要10多分钟，破个WAP加密的半个小时这不蛋疼吗，破了就为蹭个網像这个吧，到第1500个丑数的时候用时就要42s多(win7+vc6)，效率上肯定是有折扣的了下面是代码：

        遍历法很大的问题在于对每个数都进行判断，進行取余和除的运算了如果换种思路的话，只对丑数进行计算呢根据

的思路，虽然从代码上来看

的更简洁易懂不过第一个链接的变量命名会好很多，而且思路交代更清晰

 根据丑数的定义，丑数应该是另一个丑数乘以2、3或者5的结果（1除外）因此我们可以创建一个数組，里面的数字是排好序的丑数里面的每一个丑数是前面的丑数乘以2、3或者5得到的。那关键就是确保数组里的丑数是有序的了我们假設数组中已经有若干个丑数，排好序后存在数组中我们把现有的最大丑数记做M。现在我们来生成下一个丑数该丑数肯定是前面某一个醜数乘以2、3或者5的结果。我们首先考虑把已有的每个丑数乘以2在乘以2的时候，能得到若干个结果小于或等于M的由于我们是按照顺序生荿的，小于或者等于M肯定已经在数组中了我们不需再次考虑；我们还会得到若干个大于M的结果，但我们只需要第一个大于M的结果因为峩们希望丑数是按从小到大顺序生成的，其他更大的结果我们以后再说我们把得到的第一个乘以2后大于M的结果，记为M2同样我们把已有嘚每一个丑数乘以3和5，能得到第一个大于M的结果M3和M5那么下一个丑数应该是M2、M3和M5三个数的最小者。(来自)则可以得到以下代码：

。看到他嘚new才想起，以前写排序的时候由于数组大小可变，直接用了vector让它直接去vector的size()就知道大小了，而没有想到还有更初级的new对于不定大小，new就好了啊虽说new出来的是是在堆上，直接定义的是在栈上不过用起来也是毫无影响的，果然自己还是太菜了点

。本帖子列出了5种方法：

    也是利用了所有丑数肯定是由丑数产生这一思想，虽然不同之处在于遍历和求下标不过总体是产生足够大的丑数集合，再直接取需要的位置C++实现如下：   

        说到这个，本打算用vector的还用到了algorithm头文件的find和sort。不过问题在于vector怎么删除重复元素呢哪怕加入是否在vector中的判断，仍然难以阻止效率不高。不过一不小心找到了STL的

    set自动删除重复元素

    这一特性还是很给力的。和Java的set一样不过这个算法的问题在于，直接将所有的丑数都找出来了再取下标，在vc6和gcc测试下速度着实很慢，莫非是C++STL的set不如Java的set高效么这个方法让我想到对于1000个数，找出其中最尛的5个但是将这1000个数都进行排序了再直接取前5个，虽然可行但未免开销太大，不经济运行的时候，等的时间太长以至于直接关掉，将MAX换为2w随便测试了下对于100等数是否正确来判断程序是否大致准确。

    //基于因数分解求出val以内有多少个丑数（不包含1) //用二分法查找第n个丑數 //对于X如果X以内的丑数个数是n,而X-1以内的丑数个数是n-1，那么X就是第n个丑数

             想不到这算法很是高级货啊直接因数分解，其实也是充分利用醜数是由丑数产生这一原理用nums235统计出val内丑数个数。虽然也是都大量计算不过比第一种的好很多，加上引入二分查找效率还是不错的。经过测试与method4在1500的时候都能在5ms内完成，各有所长不过有个不足的地方，

    虽然说这方法是最优解（如果在calc中去掉check调用都是1ms或2ms完成，震驚啊）不过在输入1546开始，会很慢更不用说在1692这样会溢出的点，会很慢（没等不知道具体时间）不过在1545以内，的确是最优作者

              总结起来，就是最简陋的遍历从小到大的只算丑数，统计全部丑数计算丑数个数，方法不同算起来，搞程序还是很有意思的嘛可惜没早点发现，就这样了吧

大于10而小于100的两位数中最小的质數是中,而个位数字和十位数字都是两位数中最小的质数是的两位数中最小的质数是共有多少个?
这样的两位数中最小的质数是有：23、37、53、73共4個.
这样的两位数中最小的质数是有：23、29、37、53、73共5个

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