剑指offer-整数中1出现的次数

本文探讨了一种高效算法,用于计算任意非负整数区间内数字1出现的总次数。通过分析和优化,提出了一种避免逐个检查每个数字的方法,大大减少了计算复杂度。

题目描述

求出1-13的整数中1出现的次数,并算出100-1300的整数中1出现的次数?
为此他特别数了一下1~13中包含1的数字有1、10、11、12、13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了。
ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数(从1 到 n 中1出现的次数)。

分析

常规方法计算每个数1出现的次数然后加起来,可以转换成字符串然后计算1的个数,再相加。显然这种方法的时间复杂度会很高,想要减少复杂度,要找到规律,

暴力

int count = 0;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            int j = i;
            while (j > 0) {
                if (j % 10 == 1) {
                    count++;
                }
                j /= 10;
            }
        }
        return count;

每位数上为一个有多少个,然后相加

public class Solution {
    public int NumberOf1Between1AndN_Solution(int n) {
        int count=0;
        for(int m=1;m<=n;m*=10){
            int a = n/m;
            int b = n%m;
            
            //因为a的个位数位1时 无论b是多少都符合要求,所以加8进位,最后取到的个位数位1的单独拿出来
            count += (a+8)/10*m;
            
            //把a最后取到的个位数为1的单独拿出来
            if(a%10==1){
                count += b+1;
            }
        }
        return count;
    }
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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