力扣07、09

力扣07::整数反转

给你一个 32 位的有符号整数 x ,返回将 x 中的数字部分反转后的结果。
如果反转后整数超过 32 位的有符号整数的范围 [−231, 231 − 1] ,就返回 0。
假设环境不允许存储 64 位整数(有符号或无符号)。

#include<math.h>
class Solution {
public:
    int reverse(int x) {
        int newX = 0,num,n=0;
        long int MaxValue = pow(2,31);
        cout<<MaxValue;
        while(x!=0){
            num = x%10;
            x = x/10;
            if( newX> MaxValue/10 || (newX == MaxValue/10 && num>7)) return 0;
            if( newX< -MaxValue/10 || (newX == -MaxValue/10 && num<-8)) return 0;
            newX = num+newX*10;
        }
        return newX;
    }
};

理思路:(1)这个题思路很简单,但是因为边界问题卡了一会儿,2^32次方记在脑袋里大可不必,还是用函数方便,pow是一个C语言的求幂函数,在C++里是power;(2)另一个是边界条件,-231 ~ 231-1,和232没有关系。个位数最后一个值的判断也要记住呐~

力扣09:判断回文数

给你一个整数 x ,如果 x 是一个回文整数,返回 true ;否则,返回 false 。

回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。例如,121 是回文,而 123 不是。

class Solution {
public:
    bool isPalindrome(int x) {
        if(x<0 || (x%10==0 && x!=0))
            return false;
        int newX = 0,num;
        while(x>newX){
            newX = newX*10 + x%10;
            x = x/10;
        }
        if(x==newX || x==newX/10)
            return true;
        else
            return false;
    }
};

理思路:(1)这个题和整数反转有点类似,可以全部反转判断两个数是否相等,但是这样太浪费时间和空间,只需反转一半判断即可;(2)如果是负数、个位数是0的情况,可提前判断直接输出false。

### LeetCode LCP07 C语言解决方案 对于LeetCode LCP07问题,即计算美丽子数组的数量,在给定的整数数组 `nums` 和非负整数 `k` 下,目标是找到满足条件 `(nums[i] XOR nums[j]) AND k == 0` 的不同下标对 (i, j),其中 i < j。此题可以通过前缀异或和哈希表来高效解决。 #### 方法概述 通过遍历整个数组并维护一个当前累积的异或值以及之前遇到过的相同累积异或值次数的映射,可以快速判断是否存在符合条件的新子数组。具体来说: - 使用变量 `xorSum` 来保存到当前位置为止所有元素按位异或的结果; - 对于每一个新位置上的数值,先检查 `map[xorSum & (~k)]` 是否存在,如果存在则说明找到了一个新的有效区间; - 更新 `map[xorSum] += 1` 表示以当前位置结尾的有效区间的数量增加了一个单位; 下面是具体的实现代码[^1]: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int beautifulSubarrays(int* nums, int numsSize){ // 创建一个大小为2^20的hash table用于存储已经访问过得XOR结果及其频率 long hashTable[(1 << 20)]; // 初始化hash table全为0 memset(hashTable, 0, sizeof(long)*(1<<20)); // 设置初始状态:当没有任何元素被选入时也认为是一个有效的子序列 hashTable[0]++; unsigned int xorSum = 0; int resultCount = 0; for (int index = 0 ; index < numsSize ; ++index) { xorSum ^= nums[index]; // 计算当前XOR与K做AND运算后的值作为key去查询hash table unsigned int key = xorSum & ((unsigned int)(~((long)k))); // 如果该key存在于之前的记录中,则意味着有新的合法子数组出现 if (hashTable[key]){ resultCount += hashTable[key]; } // 将当前的XOR加入到hash table里边以便后续使用 hashTable[xorSum]++; } return resultCount; } ``` 这段程序实现了上述逻辑,并且能够有效地找出所有的美丽子数组而不需要两层循环暴力枚举所有可能的情况。这种方法的时间复杂度接近O(n),远优于直接求解的方法。
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