题目描述
链接:https://leetcode-cn.com/problems/counting-bits
给定一个非负整数 num。对于 0 ≤ i ≤ num 范围中的每个数字 i ,计算其二进制数中的 1 的数目并将它们作为数组返回。
示例 1:
输入: 2
输出: [0,1,1]
示例 2:
输入: 5
输出: [0,1,1,2,1,2]
思路1
看到这道题,第一感就是暴力o(n^2),但是,当数据量大的时候,很显然会超时
代码:
class Solution {
public:
vector<int> countBits(int num) {
vector<int>ans;
for(int i=0;i<=num;i++)
{
ans.push_back(cnt(i));
}
return ans;
}
int cnt(int n)//用于计算二进制的n的1的个数
{
int sum=0;
while(n)
{
if(n&1)
{
sum++;
}
n/=2;
}
return sum;
}
};
思路2
由于是在动态规划里面的题,因此,我首先先试图观察规律来看一下能不能得出状态转移方程,我们发现(以0—8为例):
| 10进制数 | 2进制数(1的个数) |
|---|---|
| 0 | 0(0) |
| 1 | 1(1) |
| 2 | 10(1) |
| 3 | 11(2) |
| 4 | 100(1) |
| 5 | 101(2) |
| 6 | 110(2) |
| 7 | 111(3) |
| 8 | 1000(4) |
我们可以发现,当这个数为奇数时,实际上就是前面一位的数(偶数)的末位由0变为1(比如对于7,它的前一位是6,而6和7的二进制位的唯一区别就是6的二进制末尾的0在7中变为了1,所以才会加1),因此就是前面一个数的二进制1的个数+1;当这个数为偶数时,其实就是它/2的数的二进制形式向左移了一位(比如3的二进制位是11,6的二进制位是110,可视为11往左移了一位)。
因此,我们便可得出状态转移方程:
dp[i]=dp[i/2] //当i为偶数时
dp[i]=dp[i-1]+1 //当i为奇数时
以下是代码:
class Solution {
public:
vector<int> countBits(int num) {
vector<int>dp;
if(num==0)//特判,也可与下面的情况合并
{
dp.push_back(0);
return dp;
}
else
{
dp.push_back(0);//先把第一位的0给放进去
for(int i=1;i<=num;i++)
{
if(i&1)//若为奇数,就是前一位的数的二进制的1的个数+1
{
dp.push_back(dp[i-1]+1);
}
else//偶数的话就是它的一般的二进制的的1的个数
{
dp.push_back(dp[i/2]);
}
}
return dp;
}
}
};
总结
在这道题里面,我们并没有一开始就得到状态转移方程,而是通过找规律的方式来根据数的特性来分别求出状态转移方程,这种求状态转移方程的方法可以在以后的dp题里面注意
LeetCode计数位数:动态规划解析
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