Let f(x)
be the number of zeroes at the end of x!
. (Recall that x! = 1 * 2 * 3 * ... * x
, and by convention, 0! = 1
.)
For example, f(3) = 0
because 3! = 6 has no zeroes at the end, while f(11) = 2
because 11! = 39916800 has 2 zeroes at the end. Given K
, find how many non-negative integers x
have the property that f(x) = K
.
Example 1:
Input: K = 0
Output: 5
Explanation: 0!, 1!, 2!, 3!, and 4! end with K = 0 zeroes.
Example 2:
Input: K = 5
Output: 0
Explanation: There is no x such that x! ends in K = 5 zeroes.
Note:
K
will be an integer in the range[0, 10^9]
.
这道题的题目名称非常的难懂,但是读了题目内容以后,就不难理解了,定义函数 f(x) 为 x! 的末尾0的个数,现在给了我们一个非负整数K,问使得 f(x)=K 成立的非负整数的个数。之前做过一道有关阶乘末尾零的个数的题 Factorial Trailing Zeroes,从那道里知道了末尾0其实是由2和5相乘为 10 得到的,而阶乘中2的数量远多于5的个数,所以 10 的个数就只取决于5的个数。需要注意的一点就是,像 25,125,这样的不只含有一个5的数字需要考虑进去。比如,24 的阶乘末尾有4个0,分别是 5,10,15,20 中的四个5组成的,而 25 的阶乘末尾就有6个0,分别是 5,10,15,20 中的各一个5,还有 25 中的两个5,所以共有六个5,那么就不存在其阶乘数末尾有5个0的数。还有一个很重要的规律需要发现,对于 20,21,22,23,24,这五个数的阶乘数末尾零的个数其实是相同的,都是有4个,因为它们包含的5的个数相同。而 19,18,17,16,15,这五个数末尾零个数相同,均为3。那么我们其实可以发现,每五个数,必会至少多出1个5,有可能更多。所以阶乘末尾零个数均为K个的x值,只有两种情况,要么是5,要么是0,这个规律得出来后,继续向着正确的解题方向前进。
基于之前那道题 Factorial Trailing Zeroes 的解法,可以知道如何快速求一个给定的数字阶乘末尾零的个数,那么只要找到了一个这样的数,其阶乘末尾零的个数等于K的话,那么就说明总共有5个这样的数,返回5,反之,如果找不到这样的数字,就返回0。像这种选一个 candidate 数字,再进行验证的操作,用二分搜索法就是极好的,属于博主的总结帖中 LeetCode Binary Search Summary 二分搜索法小结 的第四类,用子函数当作判断关系。首先要确定二分搜索法的范围,左边界很好确定,为0就行了,关键是来确定右边界,来分析一下,一个数字的阶乘末尾零个数为K,那么这个数字能有多大,就拿前面举的例子来说吧,末尾有4个0的最大数字是 24,有六个0的最大是 29,可以发现它们都不会超过 5*(K+1) 这个范围,所以这就是右边界,注意右边界可能会超过整型数范围,要用长整型来表示。那么之后就是经典的二分搜索法的步骤了,确定一个中间值 mid,然后调用子函数来计算 mid 的阶乘数末尾零的个数,用来和K比较大小,如果相等了,直接返回5,如果小于K,那么更新 left 为 mid+1,反之,更新 right 为 mid 即可,最终没找到的话,返回0即可,参见代码如下:
解法一:
class Solution {
public:
int preimageSizeFZF(int K) {
long left = 0, right = 5L * (K + 1);
while (left < right) {
long mid = left + (right - left) / 2;
long cnt = numOfTrailingZeros(mid);
if (cnt == K) return 5;
else if (cnt < K) left = mid + 1;
else right = mid;
}
return 0;
}
long numOfTrailingZeros(long x) {
long res = 0;
for (; x > 0; x /= 5) {
res += x / 5;
}
return res;
}
};
下面这种解法是把子函数融到了 while 循环内,使得看起来更加简洁一些,解题思路跟上面的解法一模一样,参见代码如下:
解法二:
class Solution {
public:
int preimageSizeFZF(int K) {
long left = 0, right = 5L * (K + 1);
while (left < right) {
long mid = left + (right - left) / 2, cnt = 0;
for (long i = 5; mid / i > 0; i *= 5) {
cnt += mid / i;
}
if (cnt == K) return 5;
else if (cnt < K) left = mid + 1;
else right = mid;
}
return 0;
}
};
下面这种解法也挺巧妙的,也是根据观察规律推出来的,我们首先来看x为1到 25 的情况:
x: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
f(x): 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 6
g(x): 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2
这里,f(x) 是表示 x! 末尾零的个数,而 g(x) = f(x) - f(x-1),其实还可以通过观察发现,f(x) = sum(g(x)).
再仔细观察上面的数字,发现 g(x) 有正值的时候都是当x是5的倍数的时候,那么来专门看一下x是5的倍数时的情况吧:
x: 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125
g(x): 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 3
仔细观察上面的红色数字,g(x)=1 时,是5的倍数,g(x)=2 时,都是 25 的倍数,g(x)=3 时,是 125 的倍数,那么就有:
g(x) = 0 if x % 5 != 0,
g(x) >= 1 if x % 5 == 0,
g(x) >= 2 if x % 25 == 0.
如果继续将上面的数字写下去,就可以发现规律,g(x) 按照 1 1 1 1 x 的规律重复五次,第五次的时候x自增1。再继续观察:
当 x=25 时,g(x)=2,此时 K=5 被跳过了。
当 x=50 时,g(x)=2,此时 K=11 被跳过了。
当 x=75 时,g(x)=2,此时 K=17 被跳过了。
当 x=100 时,g(x)=2,此时 K=23 被跳过了。
当 x=125 时,g(x)=3,此时 K=29,30 被跳过了。
进一步,可以发现如下规律:
5(=15), 11(=61+5), 17(=62+5), 23(=63+5), 29(=64+5), 30(=65), 36(=31+5), 42(=31+6+5), 48(=31+6*2+5)
这些使得x不存在的K,出现都是有规律的,它们减去一个特定的基数 base 后,都是余5,而余 1,2,3,4 的,都是返回5。那么这个基 数base,实际是 1,6,31,156,…,是由 base = base * 5 + 1,不断构成的,通过这种不断对基数取余的操作,可以最终将K降为小于等于5的数,就可以直接返回结果了,参见代码如下:
解法三:
class Solution {
public:
int preimageSizeFZF(int K) {
if (K < 5) return 5;
int base = 1;
while (base * 5 + 1 <= K) {
base = base * 5 + 1;
}
if (K / base == 5) return 0;
return preimageSizeFZF(K % base);
}
};
Github 同步地址:
https://github.com/grandyang/leetcode/issues/793
类似题目:
参考资料:
https://leetcode.com/problems/preimage-size-of-factorial-zeroes-function/
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