leetcode190

leetcode190、翻转二进制数

uint32_t reverseBits(uint32_t n) {
    uint32_t ret=0;
    for(int i=31;i>=0;i--){
        ret<<1;
        ret += n&(1u<<i);
    }
    return ret;
}
uint32_t reverseBits(uint32_t n) {
    uint32_t ret=0;
    for(int i=0;i<=31;i++){
        ret<<1;
        ret += n&(1u<<i);
    }
    return ret;
}

这两种方法得到的都是原来的n。。。why。。

### 解决方案展示 #### 方法一:位操作 (Bit Manipulation) 对于给定的32位无符号整数,可以通过逐位反转来实现比特位的翻转。具体来说,在每次迭代中提取最低有效位并将其添加到结果中,随后将输入右移一位直到处理完所有的位[^1]。 ```python def reverseBits(n): res = 0 for i in range(32): res <<= 1 # 将当前的结果左移以为准备加入新的bit res |= n & 1 # 取得n最右边的一位加到结果上去 n >>= 1 # 把n往右移动以为方便下次循环取下一个bit return res ``` 这种方法的时间复杂度为O(logN),其中N是输入数值大小;空间复杂度则保持常量级别O(1)。 #### 方法二:分治策略 (Divide and Conquer with Cache) 另一种更高效的解决方案涉及使用预计算表来加速特定模式下的逆序过程。此方法利用预先构建好的字节级映射表快速完成部分转换工作,从而减少整体运算次数。通过这种方式可以在固定时间内完成整个32位数字的完全逆转[^2]。 ```python BYTE_MASKS = [0x55, 0x33, 0x0F] SWAPS = [ lambda b: ((b & BYTE_MASKS[0]) << 1) | ((b >> 1) & BYTE_MASKS[0]), lambda b: ((b & BYTE_MASKS[1]) << 2) | ((b >> 2) & BYTE_MASKS[1]), lambda b: ((b & BYTE_MASKS[2]) << 4) | ((b >> 4) & BYTE_MASKS[2]) ] def reverseByte(b): for swap in SWAPS: b = swap(b) return b def reverseBitsWithCache(x): result = 0 for _ in range(4): byte = x % 256 reversed_byte = reverseByte(byte) result = (result << 8) | reversed_byte x //= 256 return result ``` 这种优化后的版本能够显著提升性能表现特别是在面对大量重复调用场景下显得尤为突出。
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