
1.方法1
容易理解的方法就是判断二进制最低位是否为1,然后计数器加一再将数据右移1位,直到数据变成0。需要注意的是,输入数据可能是负数。负数在右移时最高位会持续补1,这样的话程序会进入死循环。因此需要将输入数据强制类型转换为无符号整数,使得其右移时最高位补0(相关知识参考计算机组成原理的内容)。这里由于我们只关心输入数据的二进制表示,所以不必担心强制类型转换会带来问题。
由于每一次右移都相当于数据除2,因此该算法的时间复杂度为O(logn)(其中n为数据的二进制位数)。
具体代码如下:
class Solution {
public:
int NumberOf1(int n) {
int ans = 0;
unsigned t = (unsigned) n;
while(t){
ans += t & 1;
t >>= 1;
}
return ans;
}
};
2.方法2
对于一个任意的带符号非零整数n,我们观察n和(n-1)的二进制表示会发现他们满足以下形式:
n:x,x,x,...,1,0,0,...,0(x为0或1)
n-1:x,x,x,...,0,1,1,...,1(x为0或1)
也就是说,在n的二进制的最后一个1之前(红色位置处),n与(n-1)的二进制形式是完全相同的,同时从该位置往后开始二者的二进制形式是完全相反的。因此在做n&(n-1)的操作后会将n的最后一个1置为0,无论这个1具体在什么位置上。这样重复若干次操作就一定能将n置为0,其中若能加以计数就能得知n的二进制中1的个数。
该算法的时间复杂度为O(n)(其中n为数据的二进制形式中1的个数)。
具体代码如下:
class Solution {
public:
int NumberOf1(int n) {
int ans = 0;
while(n){
ans++;
n &= n - 1;
}
return ans;
}
};
博客介绍了计算二进制中1的个数的两种方法。方法1是判断二进制最低位是否为1,计数器加1后右移数据,需将输入数据转为无符号整数,时间复杂度为O(logn);方法2是利用n和(n - 1)做与运算将n的最后一个1置为0,时间复杂度为O(n)。
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