一道著名外企面试题的抽丝剥茧

本文探讨了高效计算一个字节中二进制位1的个数的方法,从基本的除法和位操作入手,逐步优化至利用查找表实现O(1)的时间复杂度。

问题:对于一个字节(8bit)的数据,求其中“1”的个数,要求算法的执行效率尽可能地高。

分析:作为一道著名外企的面试题,看似简单,实则可以看出一个程序员的基本功底的扎实程度。你或许已经想到很多方法,譬如除、余操作,位操作等,但都不是最快的。本文一步步分析,直到最后给出一个最快的方法,相信你看到本文最后的那个最快的方法时会有惊诧的感觉。

解答:

首先,很自然的,你想到除法和求余运算,并给出了余下的答案:

方法1:使用除、余操作

#include

#define BYTE unsigned char

int main(int argc, char *argv[])

{

  int i, num = 0;

  BYTE a;

  /* 接收用户输入 */

  printf("\nPlease Input a BYTE(0~255):");

  scanf("%d", &a);

  /* 计算1的个数 */

  for (i = 0; i < 8; i++)

  {

    if (a % 2 == 1)

    {

      num++;

    }

    a = a / 2;

  }

  printf("\nthe num of 1 in the BYTE is %d", num);

  return 0;

}

很遗憾,众所周知,除法操作的运算速率实在是很低的,这个答案只能意味着面试者被淘汰!

好,精明的面试者想到了以位操作代替除法和求余操作,并给出如下答案:

方法2:使用位操作

#include

#define BYTE unsigned char

int main(int argc, char *argv[])

{

  int i, num = 0;

  BYTE a;

  /* 接收用户输入 */

  printf("\nPlease Input a BYTE(0~255):");

  scanf("%d", &a);

  /* 计算1的个数 */

  for (i = 0; i < 8; i++)

  {

    num += (a >> i) &0×01;

  }

  /*或者这样计算1的个数:*/

  /* for(i=0;i<8;i++)

  {

  if((a>>i)&0×01)

  num++;

  }

   */

  printf("\nthe num of 1 in the BYTE is %d", num);

  return 0;

}

方法二中num += (a >> i) &0×01;操作的执行效率明显高于方法一中的

if (a % 2 == 1)

    {

      num++;

    }

a = a / 2;

到这个时候,面试者有被录用的可能性了,但是,难道最快的就是这个方法了吗?没有更快的了吗?方法二真的高山仰止了吗?

能不能不用做除法、位操作就直接得出答案的呢?于是你想到把0~255的情况都罗列出来,并使用分支操作,给出如下答案:

方法3:使用分支操作

#include

#define BYTE unsigned char

int main(int argc, char *argv[])

{

  int i, num = 0;

  BYTE a;

  /* 接收用户输入 */

  printf("\nPlease Input a BYTE(0~255):");

  scanf("%d", &a);

  /* 计算1的个数 */

  switch (a)

  {

    case 0×0:

      num = 0;

      break;

    case 0×1:

    case 0×2:

    case 0×4:

    case 0×8:

    case 0×10:

    case 0×20:

    case 0×40:

    case 0×80:

      num = 1;

      break;

    case 0×3:

    case 0×6:

    case 0xc:

    case 0×18:

    case 0×30:

    case 0×60:

    case 0xc0:

      num = 2;

      break;

      //…

  }

  printf("\nthe num of 1 in the BYTE is %d", num);

  return 0;

}

方法三看似很直接,实际执行效率可能还会小于方法二,因为分支语句的执行情况要看具体字节的值,如果a=0,那自然在第1个case就得出了答案,但是如果a=255,则要在最后一个case才得出答案,即在进行了255次比较操作之后!

看来方法三不可取!但是方法三提供了一个思路,就是罗列并直接给出值,离最后的方法四只有一步之遥。眼看着就要被这家著名外企录用,此时此刻,绝不对放弃寻找更快的方法。

终于,灵感一现,得到方法四,一个令你心潮澎湃的答案,快地令人咋舌,算法中不需要进行任何的运算。你有足够的信心了,把下面的答案递给面试官:

方法4:直接得到结果

#include

#define BYTE unsigned char

/* 定义查找表 */

BYTE numTable[256] =

{

  0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3,

    3, 4, 3, 4, 4, 5, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3,

    4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4,

    3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 2, 3, 3, 4, 3,

    4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6,

    6, 7, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4,

    5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,

    3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3,

    4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 3, 4,

    4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6,

    7, 6, 7, 7, 8

};

int main(int argc, char *argv[])

{

  int i, num = 0;

  BYTE a = 0;

  /* 接收用户输入 */

  printf("\nPlease Input a BYTE(0~255):");

  scanf("%d", &a);

  /* 计算1的个数 */

  /* 用BYTE直接作为数组的下标取出1的个数,妙哉! */

  printf("\nthe num of 1 in the BYTE is %d", checknum[a]);

  return 0;

}

这是个典型的空间换时间算法,把0~255中1的个数直接存储在数组中,字节a作为数组的下标,checknum[a]直接就是a中“1”的个数!算法的复杂度如下:

时间复杂度:O(1)

空间复杂度:O(2n)

恭喜你,你已经被这家著名的外企录用!老总向你伸出手,说:“Welcome to our company”。

来源:http://blog.donews.com/21cnbao/archive/2006/08/13/997607.aspx

数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受负荷或压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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