461.hamming-distance

本文介绍了一种计算两个整数之间汉明距离的方法。通过异或运算得到不同位的数量,使用位操作技巧逐步移除所有1,计数这些操作次数即为汉明距离。

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。

给出两个整数 x 和 y,计算它们之间的汉明距离。

注意:
0 ≤ xy < 231.

示例:

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。

解题思路:

    先将两个整数异或,然后得到一个新的数字,这个数字中有多少个1就是答案的结果,我们可以使用x=x&(x-1)的方法迭代一个一个消去x中的1,最后得出答案


解题代码:

        x=x^y
        y=0
        while x:
            y+=1
            x=x&(x-1)
        return y


在调用 `hamming_distance` 函数时出现 `TypeError: hamming_distance() missing 1 required positional argument: 'sequence2'` 错误,是因为该函数通常需要两个序列作为输入来计算它们之间汉明距离,但在调用时只提供了一个序列。 解决此问题的关键在于确保在调用 `hamming_distance` 函数时提供两个序列。若使用 `scipy.spatial.distance.hamming` 函数,该函数计算的是归一化的汉明距离,为得到汉明距离的实际值,需要将其乘以序列的长度。以下是一个示例代码,展示了如何正确调用并计算成对的汉明距离: ```python import numpy as np from scipy.spatial.distance import hamming # 计算成对汉明距离 def pairwise_hamming_distances(solutions): n = len(solutions) distances = [] for i in range(n): for j in range(i + 1, n): # 确保传递两个序列给 hamming 函数,并乘以序列长度得到实际汉明距离 distances.append(hamming(solutions[i], solutions[j]) * len(solutions[i])) return distances # 示例序列 sequences = [ np.array([0, 1, 0, 1]), np.array([1, 1, 0, 0]), np.array([0, 0, 1, 1]) ] # 计算成对汉明距离 distances = pairwise_hamming_distances(sequences) print(distances) ``` 在这个示例中,`pairwise_hamming_distances` 函数接收一个序列列表,通过嵌套循环遍历每一对序列,并调用 `scipy.spatial.distance.hamming` 函数计算它们之间的归一化汉明距离,最后乘以序列长度得到实际汉明距离
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