力扣 2044. 统计按位或能得到最大值的子集数目

该博客介绍了一道LeetCode上的算法题目,要求计算数组中不同子集进行按位或运算得到的最大值的个数。博主通过遍历所有非空子集,利用位运算来确定子集元素并计算或运算值,然后更新最大值及其计数。这种方法巧妙地结合了位操作和集合思想,为解决这类问题提供了一种高效策略。

题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/count-number-of-maximum-bitwise-or-subsets/

大致题意:
给一个数组,找出数组不同子集进行或运算的最大值,并返回最大值的个数

思路

  1. 设数组长度为 n,则非空子集一共有 2n-1 种
  2. 使用 n 位的二进制数标记当前子集中包含的元素,即第 i 为 1,就代表第 i 位元素在子集中,遍历二进制数即可得到或运算的值
  3. 遍历所有子集,统计最大值以及出现的次数

代码:

public int countMaxOrSubsets(int[] nums) {
        int maxOr = 0;
        int count = 0;
        int n = nums.length;
        // 遍历所有非空子集
        for (int i = 1; i < 1 << n; i++) {
            int orVal = 0;
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                // ((i >> j) & 1) == 1 表示第 j 位在当前子集 i 中
                if (((i >> j) & 1) == 1) {
                    orVal |= nums[j];
                }
            }
            // 更新最大值以及个数
            if (maxOr < orVal) {
                maxOr = orVal;
                count = 1;
            } else if (maxOr == orVal) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }
### 解题思路 LeetCode 2090 题目要求计算一个数组中每个元素的半径为 `k` 的子数组的平均值。如果某个元素的位置 `i` 满足其左右各有 `k` 个元素,即从 `i-k` 到 `i+k` 的子数组存在,则计算该子数组的平均值;否则结果为 `-1`。 为了高效地解决这个问题,可以使用 **滑动窗口** 技术。通过维护一个滑动窗口的和,可以在 `O(n)` 时间复杂度内完成计算。 #### 关键点 - 初始化窗口的大小为 `2*k + 1`,如果数组长度小于这个值,则某些位置无法形成完整的子数组。 - 首先计算初始窗口的总和,然后逐个移动窗口,并更新总和(减去退出窗口的元素,加上进入窗口的元素)。 - 对于无法形成完整窗口的位置,直接标记为 `-1`。 --- ### C++ 实现代码 ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: vector<int> getAverages(vector<int>& nums, int k) { long long n = nums.size(); long long windowSize = 2 * k + 1; vector<int> avg(n, -1); if (windowSize > n) return avg; // 如果窗口比数组还大,全部返回-1 long long sum = 0; for (int i = 0; i < windowSize; ++i) { sum += nums[i]; } avg[k] = sum / windowSize; // 第一个窗口的平均值 for (int i = windowSize; i < n; ++i) { sum += nums[i] - nums[i - windowSize]; // 滑动窗口更新 avg[i - k] = sum / windowSize; // 计算当前窗口的平均值 } return avg; } }; ``` --- ### 示例说明 假设输入如下: ```cpp vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; int k = 3; ``` 输出将是: ```cpp {-1, -1, -1, 4, 5, 6, -1, -1, -1} ``` 其中只有中间部分能够形成完整的窗口,其他位置由于缺少足够的元素而返回 `-1`。 --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:`O(n)`,其中 `n` 是数组的长度。整个算法只遍历数组一次。 - **空间复杂度**:`O(n)`,用于存储最终的结果数组。 --- ### 性能优化建议 - 使用 `long long` 类型确保累加过程中不会溢出。 - 提前处理窗口大小大于数组长度的情况,避免无效计算。 ---
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