【LeetCode-338】Counting Bits(C++)

最新推荐文章于 2023-02-25 22:41:55 发布

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#C++ #leetcode #位操作

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本文探讨了三种不同时间复杂度的算法来计算0到num范围内所有整数的二进制位中1的数量。首先介绍了最高时间复杂度O(n*sizeof(integer))的逐位检查方法；其次提出了一种改进方案，通过将当前数的最低位1清除来减少计算次数，降低了时间复杂度；最后详细阐述了一种基于数位规律的高效算法，时间复杂度为O(n)。

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题目要求：给出一个非负整数num，求出0-num范围内的（num+1）个整数，每个整数的二进制表达中1的位数。Follow Up：时间复杂度为O(n*sizeof(integer))的解法很简单，要求实现时间复杂度为O(n)的算法。

解题方法：

1. 时间复杂度为O(n*sizeof(integer))的算法。程序如下，一共有n+1个数，每个数都要一位一位的判断是否为1，所以时间复杂度为O(n*sizeof(integer))。这是时间复杂度最高的一种算法，显然不好。

class Solution {
public:
    vector<int> countBits(int num) {
        vector<int> v;
        for(int i=0;i<=num;i++){
            v.push_back(countSingleBits(i));
        }
        return v;
    }
private:
   int countSingleBits(int num){
       int count=0;
       unsigned int flag=1;
       while(flag){
           if(num&flag)
             count++;
           flag=flag<<1;
       }
       return count;
   }
};

2. 比1稍微好一点的解法。这种解法巧妙的利用n=n&（n-1）得到的结果就是将n最右边的一位1变成0.然后循环一直到n变成0为止。(剑指offer上面有解释)。这个算法的时间复杂度比1稍微好一点，对于每个数，不用每一位都要判断，所以循环次数不是sizeof(integer)，整数中有几个1就循环几次。

class Solution {
public:
    vector<int> countBits(int num) {
        vector<int> v;
        for(int i=0;i<=num;i++){
            v.push_back(countSingleBits(i));
        }
        return v;
    }
private:
   int countSingleBits(int num){
       int count=0;
       while(num){
           count++;
           num=num&(num-1);
       }
       return count;
   }
};

3. 找到n+1个数中的规律。countSingleBits（n）=countSingleBits（n>>1）+(n&1) ，其中countSingleBits(n)表示n中的1的位数。n>>1对n进行右移操作，移去了n最右边的一位数，如果n最右边的位数为1，则将（n>>1）中1的个数加1即可得到n中1的位数，反之则不用加。而（n>>1）即n/2，这个数中1的位数已经提前算出来存在数组中了，所以直接从数组中取出来即可。这种算法的时间复杂度为O（n）。

class Solution {
public:
    vector<int> countBits(int num) {
        vector<int> v;
        v.push_back(0);
        for(int i=1;i<=num;i++){
            int count=v[i>>1]+(i&1);
            v.push_back(count);
        }
        return v;
    }
};