[3] 位1的个数 和 汉明距离

文章介绍了如何使用Python来计算无符号整数的汉明重量,即二进制表示中1的个数,通过位移和与运算的不同策略进行优化。此外,还探讨了汉明距离的计算,利用异或运算找到不同位的数量。文章提到了BrianKernighan算法作为优化方案。

内容来自leetcode,使用python完成

1. 位1的个数 easy

题目要求

编写一个函数,输入是一个无符号整数(以二进制串的形式),返回其二进制表达式中数字位数为 '1' 的个数(也被称为汉明重量)。

提示:

请注意,在某些语言(如 Java)中,没有无符号整数类型。在这种情况下,输入和输出都将被指定为有符号整数类型,并且不应影响您的实现,因为无论整数是有符号的还是无符号的,其内部的二进制表示形式都是相同的。
在 Java 中,编译器使用二进制补码记法来表示有符号整数。因此,在 示例 3 中,输入表示有符号整数 -3。
 

示例 1:

输入:n = 00000000000000000000000000001011
输出:3
解释:输入的二进制串 00000000000000000000000000001011 中,共有三位为 '1'。

进阶

如果多次调用这个函数,你将如何优化你的算法?

思路

输入的数为二进制的数,考虑是得用位运算符,每一次右移一位,如果末尾为1则计数+1,直到n为0

class Solution:
    def hammingWeight(self, n: int) -> int:
        count = 0
        
        while n != 0 :
            if n&1:
                count +=1
            n = n>>1
        return count

同时也可以不移动n,而是让1不断左移去和n的每一位判断

官方另外提供了一种更为优化的算法,将n与n-1做与运算,直到n变为0即可。这样每次运算会使n的最低位的1被翻转,因此运算次数就等于n的二进制位中1的个数

class Solution:
    def hammingWeight(self, n: int) -> int:
        ret = 0
        while n:
            n &= n - 1
            ret += 1
        return ret

另外有提到,Python自带函数来完成计数,虽然效率一般

class Solution:
    def hammingWeight(self, n: int) -> int:
        return bin(n).count("1")

bin() 返回一个整数 int 或者长整数 long int 的二进制表示。

count() 方法用于统计字符串里某个字符或子字符串出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。

2. 汉明距离 easy

题目要求

两个整数之间的 汉明距离 指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。

给你两个整数 x 和 y,计算并返回它们之间的汉明距离。

示例 1:

输入:x = 1, y = 4
输出:2
解释:
1   (0 0 0 1)
4   (0 1 0 0)
          ↑   ↑
上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。

思路

将x,y进行异或运算,再根据得到的结果中1的个数来判断。

class Solution:
    def hammingDistance(self, x: int, y: int) -> int:
        huo = x^y
        return bin(huo).count("1")

异或得到结果再进行的判断就和第一题统计1的个数相同了,更加详细的实现就不再重复。

官方提到的一种方法-Brian Kernighan算法,具体实现为第一个中官方的解法部分。

总结

两题有一定重复性,主要是用到了位运算,难度都不太高

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