二进制中1的个数——多种解法

本文介绍了四种方法来计算一个整数在二进制表示中1的个数,包括利用语言内置函数、位运算、左移运算以及通过n&(n-1)的巧妙方法。适用于Java和JavaScript等编程语言。

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题目:输入一个整数,输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。

思路一:套函数,利用语言相关函数包来做。对于Java可用toBinaryString(n)方法,得到n的二进制,如果n是负数,得到n的二进制补码,关于ja转化的函数,我不深究了,网上有总结。对于Js,可以用toString(2)函数,但是对于负数没法使用,可以先将转化为无符号数再用该函数,至于为什么,,,我也没有相通。

代码一:

java:

public class Solution {
    public int NumberOf1(int n) {
   return Integer.toBinaryString(n).replaceAll("0","").length();
    // write code here
    }
}

js:

function NumberOf1(n)
{
    //可能是错的解法
    if(n<0){
        n=n>>>0;
    }
  var count = 0;
         var arr = n.toString(2).split('1');
    return arr.length-1;
}

思路二:将一个数n与1进行"与“与”运算,可以判断该数的最右边是否为0,然后将该数右移,依次判断有多少个1,但是改方法有个缺点,负数右移补符号位1,所以可能会zao造成死循环,既无数个1.因为该方法有缺点,但如果用js来实现,还是可以的,因为Js可以将负数变成无符号数来移,这样右移就是补0,至于其他语言,我还没有找到解决改方法缺点的方法。不过该方法可以改进,变成另外一种思路,就可以解决这个缺点,具体见思路四。

代码二js:

function NumberOf1(n)
{
  
 
  var count = 0;
        while (n != 0) {
            
            if ((n & 1) == 1) {
                count++;
            }
            //无符合右移
            n = n >>>1;
        }
    return count;
    // write code here
}

思路三:为了解决思路二所存在的问题,我们可以将1左移,来与原来的数进行与操作,这样可以得出1的个数。代码如下(只贴Java,js一样差不多):

代码三java:

public class Solution {
    public int NumberOf1(int n) {
  int flag=1;
        int count=0;
        while(flag!=0){
            if((n&flag)!=0)
                count++;
            flag<<=1;
        }
        return count;
    // write code here
    }
}

思路四:如果n二进制数最右边是1,那么n-1最右边为0。如果n最右边不是1,那么n-1就会与n最右的1开始不一样,所以n&(n-1)操作相当于将n二进制数减去一个1。说起来比较难理解,举例就懂了,比如:n为0110,n-1为0101,那么n&(n-1)得到0100,与之前n对比相当于n最右边1去掉了.因此统计次数就可以了。

代码四(贴Java,其它差不多):

public class Solution {
    public int NumberOf1(int n) {
  int count=0;
   while(n!=0){
       n=n&(n-1);
       count++;
   }
    return count;
    // write code here
    }
}

 

<think>首先,用户的问题是:给定正整数 A 和 N,求 1 到 N 之间所有既是十进制回文数又是 A 进制回文数的整数之和。约束条件是 1 <= N <= 1e12 和 2 <= A <= 9。 我需要理解什么是回文数。回文数是指正读和反读都一样的数。例如,在十进制中,121 是回文数,因为它反过来还是121。同样,在A进制中,数也必须满足这个性质。 用户提供了两个引用,但它们是关于二进制和十六进制的回文数,与当前问题相关。引用[1]提到一个数如果不是十进制回文但在其他进制是回文,也算"半个回文数",但这里用户要求的是同时是十进制和A进制回文的数之和。 引用[2]讨论了优化求二进制回文数的个数,通过找规律来避免逐个检查。这给了我一个提示:由于N最大到1e12,直接遍历1到N的每个数并检查回文性在两种进制下可能效率太低,因为1e12有12位数,遍历所有数需要O(N)时间,对于大N来说不可行。所以,我需要一个更高效的方法。 关键点: - 我们需要找到在十进制和A进制下都是回文的数。 - A在2到9之间,所以A进制是基数较小的进制。 - N最大1e12,在十进制下最多有13位(因为10^12是13位数?等等,10^12是1后面12个零,所以是13位?10^0=11位),10^1=10(2位),...,10^12是13位数。是的。 为了高效,我应该生成回文数而不是遍历所有数。因为回文数有对称性,我可以先生成十进制回文数,然后检查它们在A进制下是否也是回文;或者生成A进制回文数,然后检查在十进制下是否回文。但A进制回文数在转换为十进制后可能不是整数?不,所有数都是整数,所以A进制表示是整数的表示。 更好的方法是:既然我们需要在十进制和A进制下都是回文,我可以先生成十进制回文数在1到N之间,然后对于每个这样的数,检查其在A进制下的表示是否也是回文。 类似地,我也可以先生成A进制回文数(但A进制回文数是作为字符串生成的,然后转换为十进制数),然后检查在十进制下是否回文。 但A进制回文数生成后,转换为十进制数,然后检查是否在1到N之间,并且十进制回文。 由于N很大,但A进制回文数的数量可能较少,因为基数小,位数多。 让我估计一下回文数的数量。 在十进制中,对于d位数,回文数的数量大约是9 * 10^(floor((d-1)/2)),因为前一半数字决定后一半,但首位不能为0。 更精确:对于d位十进制回文数: - 如果d是奇数,首位有9选择(1-9),中间位有10选择,其余对称。 - 数量是9 * 10^((d-1)/2) 对于d奇。 - 对于d偶,9 * 10^(d/2 - 1)。 类似地,在A进制中,回文数的数量也类似。 但我们需要同时满足两种进制。 由于A<=9,基数小,所以A进制回文数在转换为十进制后,可能会很大,但N是1e12,所以A进制位数最多是?因为A最小2,2进制时,1e12需要大约40位(2^40 ≈ 1e12),所以位数最多约40位。 但在生成回文数时,我需要生成在1到N之间的数。 或许更高效的方法是生成十进制回文数,因为我们需要求和,并且十进制回文数相对较少。 对于N=1e12,十进制回文数的数量:d从113。 对于d=1:回文数是1到9,9个。 d=2:11,22,...,99,9个。 d=3:101,111,...,191,202,...,999。首位1-9,第二位0-9,第三位同首位,所以9*10=90个。 一般d位:让k = ceil(d/2)。则数量是9 * 10^{k-1} 对于d>=1?等等。 标准公式:对于d位回文数,数量是9 * 10^{floor((d-1)/2)}。 d=1: floor(0/2)=0, 9*10^0=9 d=2: floor(1/2)=0? 等等,floor((2-1)/2)=floor(0.5)=0, 9*1=9 d=3: floor(2/2)=1, 9*10=90 d=4: floor(3/2)=1, 9*10=90 d=5: floor(4/2)=2, 9*100=900 等等。 直到d=13: floor(12/2)=6, 9*10^6=9e6 所以总回文数从110^13-1(即11e13-1)但N=1e12,所以到12位数。 10^12 是 1,000,000,000,000(12个零),所以是13位数?不,10^0=11位),10^1=10(2位),10^2=100(3位),所以10^k有k+1位。 所以N=1e12 = 10^12,是13位数。 但数从1到N=10^12,包括所有最多13位的数,但13位数从10^12到10^13-1,所以N=10^12是包括的,但我们需要数<=N。 所以最大位数是13位。 但10^12本身是112个零,不是回文,所以没问题。 总十进制回文数从110^12 - 1?不,从1到N=10^12。 计算回文数数量: - 1位:1到9,9个 - 2位:11,22,...,99,9个 - 3位:101到999,90个(如前) - 4位:1001到9999,90个?首位1-9,第二位0-9,第三位同第二位,第四位同首位?标准:对于4位,形式为abba,a从1-9,b从0-9,所以9*10=90 - 5位:abcba,a1-9,b0-9,c0-9,所以9*10*10=900 - 6位:abccba,9*10*10=900 - 7位:abcdcba,9*10*10*10=9000 - 8位:abcddcba,9*10*10*10=9000 - 9位:abcdedcba,9*10^4=90000 - 10位:abcdeedcba,9*10^4=90000 - 11位:abcdefedcba,9*10^5=900000 - 12位:abcdeffedcba,9*10^5=900000 - 13位:abcdefggfedcba,但N=10^12,所以13位数从10^12到10^13-1,但N=10^12,所以我们需要包括13位数但只到10^12。 10^12 是 1000000000000(112个零),这是一个13位数。 对于13位回文数,它们必须小于或等于N=10^12。 10^12 是 1000000000000。 回文数形式为:abcdefghgfedcba,但更简单:让前7位决定,因为13位,前半部分7位(包括中间),但首位不能为零。 标准生成:对于回文数,前 ceil(13/2)=7位决定整个数,首位从1-9,其余6位从0-9,但需要整个数 <= N。 所以对于d位回文数,数量是9 * 10^{floor((d-1)/2)} 对于 d>=1,但当 d=13,floor(12/2)=6,所以9*10^6=9,000,000。 但这是对于所有13位回文数,从10^12到10^13-1。但N=10^12,所以只有那些<=10^12。 10^12 本身是1000000000000,不是回文。最小的13位回文数是10000000000011000000000001,反过来是1000000000001,是的,是回文。 但1000000000001 > 10^12?10^12 = 1000000000000,所以1000000000001 = 10^12 +1 > 10^12,所以大于N。 10^12 = 1,000,000,000,000 最小13位回文:1000000000001?但1000000000001 > 10^12,是的。 有小于等于10^12的13位回文数吗?10^12是1000000000000,如果它是回文,但它不是,因为反读是0000000000001=1,不同。 下一个更小的数是12位或更少。 所以实际上,对于N=10^12,最大位数是12位?10^12 是13位,但所有13位回文数都大于10^12,因为最小是1000000000001 > 10^12。 100000000000110^12 +1 > 10^12。 类似地,任何13位回文数至少是10^12,但10^12不是回文,最小回文是1000000000001 > 10^12,所以所有13位回文数 > N。 因此,我们只需要考虑最多12位的数。 12位数:10^1110^12 -110^11 = 100,000,000,000 (12位?100,000,000,000 有12个字符,但包括111个零,所以是12位数。 10^k 有 k+1 位。 10^0=1 (1位),10^1=10 (2位),10^2=100 (3位),……,10^11=100,000,000,000 (12位),10^12=1,000,000,000,000 (13位)。 所以对于 N=10^12,数字从 110^12,包括 1 位到 13 位,但 13 位数字只有 10^12 本身,它不是回文数,所以我们可以考虑 112 位数字。 12 位数字最多到 10^12 -1 = 999,999,999,999。 现在,12 位回文数的数量:d=12,是偶数,所以前半部分有 6 位,首位不能为零。 形式:abcdef fedcba,但因为是回文,前六位决定后六位,a≠0。 所以 a 从 1 到 9,b,c,d,e,f 从 0 到 9,所以有 9 * 10^5 个 12 位回文数。 类似地,对于其他位数。 现在,所有不超过 12 位的回文数总数: 对每个位数 d 求和: d=1: 9 d=2: 9 d=3: 90 d=4: 90 d=5: 900 d=6: 900 d=7: 9000 d=8: 9000 d=9: 90000 d=10: 90000 d=11: 900000 d=12: 900000 现在求和:注意除了 d=1 和 d=2,其余都是成对出现。 d1+d2=9+9=18 d3+d4=90+90=180 d5+d6=900+900=1800 d7+d8=9000+9000=18000 d9+d10=90000+90000=180000 d11+d12=900000+900000=1,800,000 现在总和:18 + 180 = 198 198 + 1800 = 1998 1998 + 18000 = 19998 19998 + 180000 = 199998 199998 + 1,800,000 = 1,999,998 所以大约有200万个十进制回文数小于10^12。 200万是2e6,对于计算机来说是可以处理的,因为我们可以生成每个回文数并检查A进制下的回文性。 但N=1e12,回文数大约是2e6,每个检查在A进制下是否为回文。 将数字转换为A进制字符串并检查回文,对于每个数字,转换到A进制的时间是O(位数)。 最大位数在A进制中:当A=2时,10^12在二进制中大约是40位(2^40≈1e12),所以最多40位。 检查一个40位的字符串是否是回文是O(40),是常数时间。 所以每个数字的总时间是O(1),因为转换和检查对于固定大小是常数时间。 但生成所有回文数:我们需要生成最多12位的所有十进制回文数。 如何高效生成?我们可以循环遍历可能的位数d,然后循环遍历前半部分。 例如,对于固定的d,令k = ceil(d/2) 那么对于奇数的d,前k位决定,首位不能为零。 但当我们生成数字时,需要确保数字 <= N,但由于N=10^12,并且我们最多只到12位,而12位回文数最大是999,999,999,999 < 10^12?10^12是1e12,999...9(12个9)是10^12 -1 < 10^12,所以所有12位回文数都小于10^12,因此我们可以安全地生成所有不超过12位的回文数,它们都小于等于10^12 -1 < N?N=10^12,而10^12本身不是回文数,所以所有回文数都 <= 10^12 -1 < 10^12 = N?10^12 -1 < N 仅当 N>10^12 -1,但N=10^12,所以10^12 -1 < N,但N=10^12未被包含,因为不是回文数,所以没问题。 小于等于N的回文数正好是那些小于等于10^12 -1的,因为10^12不是回文数。 所以生成所有不超过12位的十进制回文数是安全的,并且它们都 <= 10^12 -1 < 10^12 = N。 数量大约是2e6,如计算所示。 现在,对于每个这样的回文数,我们将其转换为A进制,并检查A进制表示是否是回文。 如果是,我们将其加到总和中。 由于A在2到9之间,转换是高效的。 在代码中,我们可以实现这一点。 但用户要求的是数学问题,可能是在编程环境中,或者只是算法。 用户说“我想解决”,所以可能需要一个方法或代码。 但在系统指令中,它说“使用中文回答”,并“生成相关问题”,所以可能首先解释方法,然后提供代码或伪代码。 此外,在示例中,他们提供了Python代码用于快速排序。 所以我也应该提供代码。 但为了高效,由于N很大,但回文数数量少,所以应该可以。 我们可以优化,只生成在十进制和A进制下都是回文的数字,但这可能更复杂。 由于A很小,也许先生成A进制回文数,然后转换为十进制,检查是否在1到N之间,并且是十进制回文。 A进制回文数:对于基数A,d位数字(在A进制中),回文数的数量。 d位数字在A进制中,范围是从A^{d-1} 到 A^d - 1。 回文数数量:对于d位,是 (A-1) * A^{floor((d-1)/2)},因为首位不能为零。 但我们需要十进制值在1到N之间。 最大d:当A=2时,N=1e12,2^d >=1e12,d log2 >=12 log10,log10≈3.321928,所以12*3.321928≈39.86,所以d最多40位。 对于A=2,d=40位,回文数数量:首位必须是1(因为是二进制),其余部分:前ceil(40/2)=20位决定,但首位固定为1,所以有1 * 2^{19} 种选择?我们来想一想。 对于二进制中的d位回文数,形式为:前k位决定,其中k=ceil(d/2)。 对于d=40,是偶数,所以前20位决定后20位,但首位必须是1,所以有1 * 2^{19} 种选择?前20位:第一位是1,然后接下来的18位自由选择,第20位?不,前20位:第一位是1,第2到第20位:19位,但每一位是0或1,所以有2^{19}种可能。 然后后20位由回文性质决定。 所以对于二进制,d=40时,有2^{19} = 524,288个回文数。 类似地,对于其他d。 但d从1到40。 对于每个d,A进制回文数的数量是大约 (A-1) * A^{floor((d-1)/2)},但需要值在1到N之间。 当A=2时,总回文数:对d=1到40求和。 d=1二进制1位:只有1(因为0?但数字通常没有前导零,所以1位:1) 在A进制中,1位数字:1到A-1,但在二进制中,只有1。 d=2:10,11二进制中,即十进制中的2,3。 回文数:11是回文?11二进制中是3,读作“一一”,是回文。10是“一零”,不是回文。 在A进制中,d位回文数的数量:首位不能为零,所以有(A-1)种选择,然后前k位中的其余位,其中k=ceil(d/2)。 对于固定的d,数量是 (A-1) * A^{floor((d-1)/2)} * 某个因子,但等等。 标准:对于d位,回文数的数量是 (A-1) * A^{ceil(d/2) - 1} * A^{floor(d/2)} 等等,不对。 更简单:前半部分有 ceil(d/2) 位,首位不能为零,所以有 (A-1) * A^{ceil(d/2) - 1} 种选择。 然后后半部分由回文性质决定。 所以数量是 (A-1) * A^{ceil(d/2) - 1}。 例如,A=2,d=1:ceil(0.5)=1?d=1,ceil(1/2)=1,那么 (2-1) * 2^{1-1} =1*1=1,正确(只有1)。 d=2:ceil(2/2)=1,(1)*2^{0}=1,但二进制中2位回文数:只有11(3),因为10不是回文,00和01不是2位数。所以是1,正确。 d=3:ceil(3/2)=2,(1)*2^{2-1}=1*2=2:例如101(5),111(7),正确。 d=4:ceil(4/2)=2,(1)*2^{1}=2:1001(9),111115),正确。 现在,当A=2时,d=40,数量为 (1) * 2^{20-1} = 2^{19} = 524,288。 但这是针对固定的 d,我们需要所有 d 从 1 到最大,其中 A^{d-1} <= N。 当 A=2 时,最大 d 满足 2^{d-1} <= 1e12,2^d <= 2e12,d <= log2(2e12)≈ log2(2)+log2(1e12)=1+12*log2(10)≈1+12*3.32196≈1+39.8635≈40.8635,所以 d<=40。 当 d=40 时,最小值为 2^{39}≈5.5e11 <1e12,最大值为 2^{40}-11.0995e12 >1e12,因此我们需要数值 <=N。 其他 A 的情况类似。 所有 A 进制回文数的总数:对 d 求和,对每个 d,最多有 (A-1) * A^{ceil(d/2)-1} 个。 当 A=2 时,d 从 1 到 40,总数为 sum_{d=1}^{40} 2^{ceil(d/2)-1} * (A-1),但 A=2,A-1=1。 ceil(d/2)-1:当 d 为偶数时,设 d=2m,ceil(d/2)=m,指数为 m-1 当 d 为奇数时,d=2m+1,ceil(d/2)=m+1,指数为 m 所以当 d=1(m=0):指数 0,2^0=1 d=2(m=1):指数 0,2^0=1 d=3(m=1):指数 1,2^1=2 d=4(m=2):指数 1,2^1=2 d=5(m=2):指数 2,2^2=4 等等。 所以对于每个 m,当 d=2m 和 d=2m+1 时,但指数不同。 当 d 为偶数时,d=2m,数量为 2^{m-1} 当 d 为奇数时,d=2m+1,数量为 2^m 当 m=0:d=1(奇数),2^0=1 d=2(偶数),2^{-1}?未定义。错误。 更好的方式:从上面,当 A=2 时,数量为 (A-1) * A^{ceil(d/2)-1} = 1 * 2^{ceil(d/2)-1} 当 d=1:ceil(0.5)=1?d=1,ceil(1/2)=1,2^{1-1}=2^0=1 d=2:ceil(2/2)=1,2^{0}=1 d=3:ceil(3/2)=2,2^{1}=2 d=4:ceil(4/2)=2,2^{1}=2 d=5:ceil(5/2)=3,2^{2}=4 d=6:ceil(6/2)=3,2^{2}=4 等等。 所以当 d=2k-1 为奇数时,ceil(d/2)=k,数量=2^{k-1} 当 d=2k 为偶数时,ceil(d/2)=k,数量=2^{k-1} 对于相同的 k,奇数和偶数的数量相同:都是 2^{k-1} 当 k=1:d=1 和 d=2,数量=2^{0}=1(每个) k=2:d=3 和 d=4,数量=2^{1}=2 k=3:d=5 和 d=6,数量=2^{2}=4 等等。 直到 d=40,即 k=20(因为 d=2*20=40),数量=2^{19}=524288 但这是每个 d 的数量,对于每个 d,我们有那么多回文数。 所有 d 的总数:从 k=1 到 20,对于每个 k,有两个 d:d=2k-1 和 d=2k,每个的数量是 2^{k-1},所以每个 k 的总数为 2 * 2^{k-1} = 2^k 当 k=1:2^1=2(d1 和 d2) k=2:4(d3 和 d4) ... k=20:2^{20}=1,048,576 但 d 从 1 到 40,k 从 1 到 20,所以总回文数 sum_{k=1}^{20} 2^k = 2*(2^{20} -1)/(2-1) = 2^{21} - 2 = 2,097,152 - 2 = 2,097,150 这是二进制中最多 40 位的所有回文数的总数。 但很多数会很大,比如 d=40 时,最大为 2^{40}-11e12,但平均值大约是 5e11,而 N=1e12,所以大部分都小于 N,但我们需要检查。 当 A=2 时,总数约为 2e6,和之前十进制方法一样。 当 A 更大时,数量会更少。例如 A=9,最大 d:9^d >=1e12,d log9 >=12 log10,log9≈2.197224577,所以 d>=12*3.321928/2.197224577≈39.863/2.197≈18.14,所以 d=19。 当 d=19,A=9,回文数数量:(9-1)*9^{ceil(19/2)-1}=8*9^{10-1}=8*9^9 ceil(19/2)=10,所以 8*9^{9} 9^9=387,420,489,乘以 8 约为 3.1e9,太大了,无法全部生成。 但 d 的总和,当 A=9 时,每个 d 的数量是 8 * 9^{ceil(d/2)-1} 当 d=19,ceil(d/2)=10,指数为 9,8*9^9≈3.1e9 但很多数都很大,例如 d=19 时最小为 9^{18},非常大,9^18 = (9^9)^2 ≈ (3.87e8)^2 ≈ 1.5e17 > 1e12,所以当 d=19 时,所有数都大于 9^{18} > 1e12,因此不在范围内。 类似地,对于较小的 d,值更小。 所以实际上,对于 A=9,我们只需要 d 满足 9^{d-1} <= 1e12,所以 d-1 <= log9(1e12) = 12 / log10(9) * log10(e),更好地表示为:log9(10^12) = 12 / log10(9) * log10(e)?不对。 如果 b^a = c,那么 a = log_b(c) 所以 log9(10^12) = 12 * log9(10) = 12 / log10(9) log10(9) ≈ 0.954242509,所以 12 / 0.954242509 ≈ 12.575,所以 d-1 <=12.575,d<=13.575,所以最大 d=13。 当 d=13,最小值为 9^{12},9^6=531441,9^12=(9^6)^2≈2.82e11 <1e12,最大值为 9^{13}-1≈2.54e12 >1e12,所以需要检查。 A=9 时 d=13 的回文数数量:ceil(13/2)=7,所以 8 * 9^{6}(因为指数 7-1=6) 9^6=531441,乘以 8=4,251,528 而 d 的总数更少,但仍有数百万。 但当 A=9 时,总数比二进制时少。 在十进制方法中,我们有大约 2e6 个回文数,与 A 无关。 在 A 进制方法中,当 A 小时数量多,A 大时数量少,但平均而言,可能差不多。 但在十进制方法中,我们固定生成了大约 2e6 个数字,然后对每个数字进行 A 进制转换,最多需要 40 步(当 A=2 时),所以总操作数约为 2e6 * 40 = 8e7,在编程中是可以接受的。 在 A 进制方法中,当 A=2 时,我们生成大约 2e6 个 A 进制回文数(如前所算,二进制最多 40 位有 2e6 个回文数),然后对每个转换为十进制并检查是否在 1 到 N 之间且是十进制回文数。 但转换为十进制可能更耗时,因为数字可能很大,但仍然是 O(位数),最多 40 位,所以每个数字也是常数时间。 但当 A=9 时,在 A 进制方法中,我们生成更少的数字,但十进制回文数检查可能更快。 但总体而言,两种方法在复杂度上相似,但十进制方法可能更简单,因为我们生成十进制回文数,并且我们需要它们的和,所以我们可以边生成边累加。 此外,在代码中,生成十进制回文数可能更容易。 所以我会选择这种方法。 现在,在代码中,我们需要一个函数来生成所有最多 D 位的十进制回文数,其中 D 是 N 的位数。 N=10^12,所以 D=13,但如前所述,没有 13 位的回文数 <= N,所以最多 12 位。 如何生成回文数:对于每个位数 d 从 112: 令 k = ceil(d/2) 然后循环遍历前 k 位数字。 例如,对于固定的 d,我们生成前半部分,然后镜像得到整个数字。 但前半部分是一个 k 位的数字,首位不能为零。 在代码中,我们可以循环遍历所有可能的“前半部分”数字。 例如,对于固定的 d,令 left_digits 为前 k 位数字组成的数字。 范围:当 d 为奇数时,left_digits 从 10^{k-1} 到 10^k - 1 当 d 为偶数时,left_digits 从 10^{k-1} 到 10^k - 1 然后从 left_digits 构造回文数。 例如,d 为奇数:设 left_digits 有数字 abc(k 位),则回文数为 abc + 镜像去掉最后一位,所以是 ab c ba,但作为数字。 在代码中,我们可以将 left_digits 转换为字符串,取前 k 位,但 d 为奇数时,镜像时去掉最后一位。 标准方法:设 s 为 left_digits 的字符串表示,长度为 k。 那么回文串是 s + reverse(s 的前 k-1 位) 如果 d 为奇数?不对。 例如,d=3,k=2,left_digits 是 10 到 99。 当 left=10,s="10",回文数为 "10" + reverse("1") 去掉最后一位?更好是:对于奇数 d,回文串是 s + reverse(s 去掉最后一位)。 s="10",去掉最后一位是 "1",反转还是 "1",所以回文串是 "10" + "1" 去掉最后一位?不对。 通用:设前半部分 s 长度为 k。 如果 d 是奇数,回文串是 s 加上 s 的前 k-1 位的反转。 如果 d 是偶数,回文串是 s 加上 s 的反转。 例如,d=3,k=2,s="10",则 s 的前 k-1 位是 s[0:1]="1",反转是 "1",所以回文串是 "10" + "1" = "101",正确。 d=5,k=3,s="123",则 s 的前两位 "12",反转是 "21",所以回文串是 "123" + "21" = "12321",正确。 d 为偶数,例如 d=4,k=2,s="12",则 s 的反转是 "21",所以回文串是 "12" + "21" = "1221",正确。 完美。 现在,在代码中,对于每个 d,k=ceil(d/2) 左半部分的范围:从 10^{k-1} 到 10^k - 1(包含) 对于该范围内的每个 left,构建回文数,然后检查是否在 1 到 N 之间,但由于我们最多生成到 12 位,且 N=10^12,所有生成的数都 <= 999,999,999,999 < 10^12?10^12 是 1,000,000,000,000,而 999,999,999,999 是 10^12 - 1 < 10^12,所以是的,所有数都 < N,但 N=10^12 没有被包含,所以没问题。但 1 位数的回文数从 1 开始,所以从 110^12 -1 的所有数都 < N,但 N 本身不是回文数,因此所有回文数都 <= 10^12 -1 < N,所以它们都小于 N。因此我们不需要检查是否 <= N,因为所有生成的数都小于 N。 但 N 可能更小,比如 N=100,那么我们需要排除更大的回文数。 在问题中,N 最多为 10^12,但可能更小,所以我们需要确保回文数 <= N。 在生成时,对于每个 d,当我们构建回文数时,如果它大于 N,我们可以跳过或中断,但由于 d 是递增的,并且对于固定的 d,回文数是递增的,所以如果对于某个 left,回文数 > N,我们可以跳到下一个 d 或中断。 但为了简单起见,我们可以生成所有最多 D 位的回文数,但只取那些 <= N 的。 但为了高效,由于 N 很大,但回文数数量不多,所以生成所有最多 D 位的回文数然后过滤是可行的,但 D=12 时,有 2e6 个数,内存没问题。 在代码中,我们可以边生成边求和,不需要存储所有。 现在,对于每个十进制回文数,我们将其转换为 A 进制,并检查在 A 进制中是否是回文数。 转换到 A 进制:我们可以使用标准的除法和取余来获得数字。 然后检查数字序列是否是回文。 如果是,加到总和中。 此外,注意 1 位数的数字:例如 5,在十进制中是回文数,在 A 进制中也是回文数,因为单个数字总是回文数。 所以包含它们。 现在,关于范围:包括 1 到 N,包含 1 和 N(如果满足条件)。 但 N 可能不是回文数。 在代码中,我们需要处理不同的 N 和 A。 现在,在编程时,由于 N 很大,我们需要使用长整型(64 位整数)。 在 Python 中,整数是任意精度的,所以没问题。 现在,编写伪代码或 Python 代码。 首先,定义函数。 输入:A 和 N。 输出:所有满足条件的数的和。 步骤: 1. 如果 N<1,返回 0,但 N>=1。 2. 找到 N 的位数,设为 D = floor(log10(N)) + 1。 3. 初始化 sum = 0。 4. 对于每个 d 从 1 到 D: a. 如果 d 是 13 且 N=10^12,但如前所述,我们可以处理所有 d。 b. 设 k = ceil(d/2) # 前半部分的位数 c. 设 start = 10^{k-1},end = 10^k - 1 d. 对于每个 left 从 start 到 end(包含): i. 根据 left 和 d 构建回文数。 - 将 left 转换为字符串 s。 - 如果 d 是奇数:设 right = s[:-1] 的反转 # 去掉最后一位,然后反转 - 如果 d 是偶数:设 right = s 的反转 - 回文字符串 pal_str = s + right - 将 pal_str 转换为整数 pal。 ii. 如果 pal > N:由于 left 在增加,pal 也在增加,所以如果 pal > N,我们可以跳出 left 的循环(因为对于更大的 left,pal 会更大)。但注意,对于相同的 d,pal 随 left 增加而增加。 所以如果 pal > N,跳出内层循环。 iii. 如果 pal < 1,但 pal 至少是 1,所以不需要。 iv. 现在,检查在 A 进制下,pal 是否是回文数。 - 将 pal 转换为 A 进制数字列表。 通过不断除以 A 得到数字。 - 然后检查该数字列表是否是回文序列。 v. 如果是,将 pal 加到 sum 上。 5. 返回 sum。 在构建 pal 时,当 d=1 时,k=ceil(1/2)=1,start=10^{0}=1,end=10^1-1=9 对于 left=1 到 9: d 是奇数,所以 s=str(left),例如 "1",right = s[:-1] 的反转,s[:-1] 是 ""(空),反转后还是 "",所以 pal_str = "1" + "" = "1",pal=1。 类似地,对于 left=2,"2",等等。 当 d=2 时,k=1,start=1,end=9 对于 left=1,s="1",d 是偶数,所以 right=reverse(s)="1",pal_str="1"+"1"="11",pal=11。 正确。 现在,检查 A 进制是否为回文:我们需要一个函数。 定义一个函数 is_palindrome_base(n, base),如果 n 在给定进制下是回文数,则返回 True。 如何转换:不断除以 base,收集余数。 然后检查列表是否等于其反转。 注意:数字顺序:当我们除以时,首先得到最低有效位,但回文检查时,顺序应为从左到右,即最高位到最低位。 例如,n=5,base=2:5 /2 =2 余 1,2/2=1 余 0,1/2=0 余 1,所以数字是 1,0,1(从最低位到最高位),但实际表示是 101,读作 '101',是回文。 但在列表中,[1,0,1],其反转也是 [1,0,1],所以相等。 但如果我们从最高位开始,就不一样了。 在转换中,我们通常从最低位开始收集数字,但为了回文检查,由于序列相同,只要顺序一致,检查列表是否等于其反转即可。 例如,n=9,base=3:9/3=3 余 0,3/3=1 余 0,1/3=0 余 1,所以数字是 0,0,1(LSB 到 MSB),但实际表示是 100(3 进制),即 '100',反过来是 '001',不一样,不是回文。列表 [0,0,1] 的反转是 [1,0,0],不相等,正确。 另一个例子,n=5,base=2:[1,0,1] 反转后是 [1,0,1],相等。 n=1,任何进制:数字是 [1],反转后是 [1],相等。 n=0,但 n 从 1 开始。 所以我们可以收集数字列表(按余数顺序,即 LSB 在前),然后检查列表是否等于其反转。 但反转后,MSB 在前,而列表是 LSB 在前,所以直接比较,如果回文,应该相同,因为对称。 例如,5 在二进制中:数字(LSB 顺序):1,0,1 反转列表:[1,0,1] 反转后是 [1,0,1],相同。 9 在 3 进制中:数字:0,0,1(LSB 顺序) 反转:[1,0,0]?列表反转:原始列表 [0,0,1],反转后是 [1,0,0],不相等,正确,因为 '001' 反转后是 '100',不同。 但在表示中,前导零不影响数值,但会影响回文检查?在回文检查中,前导零不被考虑,但在数字表示中,我们不应有前导零。 在转换时,当我们收集数字时,我们得到的是没有前导零的表示,因为当商为 0 时停止。 例如,n=9,base=3,我们得到数字直到商为 0,数字是余数:第一次除以:9/3=3 余 0,第二次 3/3=1 余 0,第三次 1/3=0 余 1,所以数字是 0,0,1?但通常我们按顺序写:最高位是最后的余数。 问题:在标准转换中,数字的顺序是反的。 在代码中,当我们不断除以 base 时,余数是逆序的。 例如,n=5,base=2: 5 // 2 = 2 余 1 2 // 2 = 1 余 0 1 // 2 = 0 余 1 所以余数:1,0,1 —— 这是二进制中的 LSB 到 MSB 顺序,但当我们连接时,应该是 '101',即 MSB 在前。 但在回文检查中,'101' 是回文,但列表 [1,0,1] 是 MSB?不,在这个列表中,索引 0 是 LSB(1),索引 1 是中间位(0),索引 2 是 MSB(1)?不。 在列表中,如果我们按顺序添加余数:第一次余数是 LSB,最后是 MSB。 所以对于 n=5,列表 digits = [1,0,1],其中 digits[0] 是 LSB,digits[2] 是 MSB。 现在,回文字符串应该是从左到右的 MSB 到 LSB,即 '101',所以数字应为 [1,0,1],其中索引 0 是 MSB?不,在列表中,如果 digits[0] 是 LSB,那么顺序是反的。 要得到正确的字符串顺序,我们需要将列表反转。 但在回文检查中,如果我们直接检查列表是否回文,它检查的是序列的顺序,即 LSB 到 MSB。 例如,[1,0,1] 反转后是 [1,0,1],相同,正确。 但对于 n=9,base=3:余数:第一次 9/3=3 余 0,第二次 3/3=1 余 0,第三次 1/3=0 余 1,所以 digits=[0,0,1](LSB 在前) 反转列表 [1,0,0],不相等,正确,因为 '100' 在 base 3 中是 '1' 后跟两个 '0',反转后是 '001',不同。 但如果我们考虑字符串,应该是 '100',即数字为 MSB=1,然后 0,0。 但在列表中 [0,0,1] 表示 LSB=1?不,在索引中,如果我们有列表 digits=[d0,d1,d2],其中 d0 是 LSB,d2 是 MSB。 那么数字序列是 d2 d1 d0 作为字符串。 要检查回文,我们需要检查序列 d2,d1,d0 是否等于 d0,d1,d2?不,回文意味着 d2 == d0,d1 == d1,所以实际上,列表 [d0,d1,d2] 应该满足 d0 == d2,因为对称。 在回文序列中,第一个和最后一个相同,等等。 在列表 [d0,d1,d2] 中,d0 是 LSB,d2 是 MSB,回文要求 d0 == d2(因为第一个和最后一个数字),而 d1 相同。 所以检查列表是否等于其反转:反转列表是 [d2,d1,d0],而原始列表是 [d0,d1,d2],所以只有当 d0==d2 且 d1==d1 时才相等,这正是我们需要的。 例如,[1,0,1] 反转后是 [1,0,1],相同。 [0,0,1] 反转后是 [1,0,0],而 [1,0,0] != [0,0,1],正确。 所以是的,我们可以直接收集余数列表(LSB 在前),然后检查该列表是否等于其反转。 在代码中,这很简单。 现在,边界情况:n=0,但 n 从 1 开始,所以没问题。 n=1,在任何进制中,数字是 [1],反转后是 [1],相同。 所以没问题。 现在,在代码中,我们可以实现这个。 现在,关于效率:对于每个十进制回文数,我们进行进制转换,最多有 40 位(当 A=2 时),所以每个数的操作是常数时间。 回文数总数约为 2e6,所以总操作数约为 2e6 * 40 = 80e6,在现代计算机上很快。 在 Python 中,可能稍慢,但应该能处理。 我们可以优化进制转换,但可能没必要。 现在,在回答中,我应该用中文解释,并给出代码。 另外,生成相关问题。 首先,解释方法。 方法:由于同时是十进制和 A 进制回文的数相对较少,我们可以生成所有 1 到 N 之间的十进制回文数,然后检查每个数在 A 进制下是否也是回文。如果是,则将其加入总和中。生成十进制回文数可以通过遍历所有可能的位数,并对每个位数遍历所有可能的前半部分数字,然后镜像生成完整的回文数。对于每个这样的数,将其转换为 A 进制,并检查其数字序列是否回文。 然后提供 Python 代码。 代码:</think>### 问题分析与解决方法 给定正整数 \(A\) 和 \(N\)(约束:\(1 \leq N \leq 10^{12}\),\(2 \leq A \leq 9\)),需要求 \(1\) 到 \(N\) 之间所有同时满足以下两个条件的整数之和: - 在十进制下是回文数(正读反读相同,如 121)。 - 在 \(A\) 进制下是回文数(如 \(A=16\) 时,417 的十六进制是 1A1,是回文)[^1]。 由于 \(N\) 最大为 \(10^{12}\),直接遍历 \(1\) 到 \(N\) 的每个数并检查回文性效率太低(时间复杂度 \(O(N)\),不可行)。因此,采用高效生成回文数的方法: 1. **生成所有不超过 \(N\) 的十进制回文数**:利用回文数的对称性,遍历所有可能的位数 \(d\)(从 1 到 \(D\),其中 \(D\) 是 \(N\) 的位数),对于每个 \(d\),生成前一半数字(长度为 \(k = \lceil d/2 \rceil\)),然后镜像生成完整的回文数。这样生成的回文数数量约为 \(2 \times 10^6\),远小于 \(N\)。 2. **检查每个十进制回文数在 \(A\) 进制下是否也是回文**:将生成的十进制回文数转换为 \(A\) 进制数字列表,检查该列表是否回文(即列表等于其反转)。 3. **求和**:如果满足条件,则累加到总和中。 此方法的时间复杂度主要取决于生成和检查回文数,约为 \(O(\text{回文数数量} \times \text{进制转换开销})\)。对于 \(N = 10^{12}\),回文数数量约 \(2 \times 10^6\),\(A\) 进制转换最多 40 位(当 \(A=2\) 时),总操作数约 \(8 \times 10^7\),在编程中高效可行。 ### Python 代码实现 以下是完整的 Python 代码。代码使用生成器高效生成十进制回文数,避免内存溢出,并处理大整数。 ```python def is_palindrome_base(n, base): """检查数字 n 在给定进制 base 下是否是回文数""" if n == 0: return False digits = [] # 存储进制转换后的数字(LSB 在前) num = n while num > 0: num, r = divmod(num, base) digits.append(r) # 检查数字列表是否回文:列表等于其反转 return digits == digits[::-1] def generate_decimal_palindromes(n): """生成所有不超过 n 的十进制回文数""" D = len(str(n)) # n 的位数 # 遍历所有位数 d (1 到 D) for d in range(1, D + 1): k = (d + 1) // 2 # 前半部分位数 start = 10**(k - 1) # 前半部分起始值 end = 10**k - 1 # 前半部分结束值 # 遍历所有前半部分数字 for left in range(start, end + 1): s = str(left) # 前半部分字符串 # 根据 d 的奇偶性构建回文字符串 if d % 2 == 1: # 奇数位 palindrome_str = s + s[:-1][::-1] # s + 反转(s[:-1]) else: # 偶数位 palindrome_str = s + s[::-1] # s + 反转(s) # 转换为整数 pal = int(palindrome_str) # 如果 pal > n,提前结束(因为 pal 随 left 递增) if pal > n: break # 确保 pal 至少为 1(避免 0) if pal >= 1: yield pal def sum_double_palindromes(N, A): """求 1 到 N 之间所有十进制和 A 进制回文数的和""" total = 0 # 遍历所有十进制回文数 for pal in generate_decimal_palindromes(N): # 检查在 A 进制下是否也是回文 if is_palindrome_base(pal, A): total += pal return total # 示例使用 if __name__ == "__main__": N = 1000 # 示例输入 N A = 2 # 示例输入 A result = sum_double_palindromes(N, A) print(f"当 N={N}, A={A} 时,满足条件的整数之和为: {result}") # 对于 N=10^12 和 A=2 等大输入,运行时间在可接受范围内(约几秒到几十秒)。 ``` ### 代码说明 1. **`generate_decimal_palindromes(n)`**: - 生成所有不超过 \(N\) 的十进制回文数。 - 使用生成器避免存储所有回文数,节省内存。 - 对于每个位数 \(d\),计算前半部分(长度 \(k = \lceil d/2 \rceil\)),镜像生成完整回文数。 - 如果回文数超过 \(N\),提前跳出循环。 2. **`is_palindrome_base(n, base)`**: - 检查 \(n\) 在 \(base\) 进制下是否是回文数。 - 通过不断除 \(base\) 收集余数(数字列表,LSB 在前),然后检查列表是否等于其反转。 - 例如,\(n=5, base=2\): 数字列表为 \([1, 0, 1]\),反转后相同,是回文。 3. **`sum_double_palindromes(N, A)`**: - 主函数:遍历每个十进制回文数,检查其在 \(A\) 进制下的回文性,并累加满足条件的数。 ### 性能优化 - **生成回文数**:仅生成 \(O(\log N)\) 级别的回文数(约 \(2 \times 10^6\) 个),而非 \(O(N)\)。 - **进制转换**:每个数的进制转换开销为 \(O(\log_A n)\)(最大 40 位),是常数时间。 - **大数处理**:使用 Python 的任意精度整数,支持 \(N \leq 10^{12}\)。 ### 相关问题 基于此问题,以下是几个相关的扩展问题,可用于进一步学习: 1. **如何优化多进制回文数的生成效率?** 例如,能否同时生成在十进制和 \(A\) 进制下都是回文的数,避免逐个检查?参考二进制回文数的生成规律[^2]。 2. **在更大范围(如 \(N \leq 10^{18}\)) 下,如何进一步优化算法?** 可能需要数学优化,例如利用回文数的数位规律或动态规划。 3. **除了十进制和 \(A\) 进制,如何处理更多进制(如三进制)同时是回文数的场景?** 扩展问题到多进制回文数检测,并分析其数学性质。 4. **回文数在密码学或编码中有哪些应用场景?** 例如,利用回文数的对称性设计简单校验算法。 [^1]: 引用[1]:于是小丽有个想法,如果这个数不是回文数,但这个数在 2 进制或者 16 进制下是回文数,就算这个整数是半个回文数,比如 417 并不是回文,但 417 对应的 16 进制数是 1A1 是回文数,因此 417 算半个回文数。 [^2]: 引用[2]:求0到整数N中,每个“整数对应的二进制数是回文“的个数,优化解法。然后我发现,回文的个数,跟二进制数的位数有关,比如果二进制长度为4位,从1000到1111,其中一共有多少回文,是有一定规律的,所以只要找到这个规律f,对于任意整数N,转换成二进制数后,长度为lens,对长度(1,lens-1),都可以通过f方法求得这个长度的回文个数。对于长度lens,不能用f,因为这一长度并没有满(不是从全0到全1),只能用传统的方法判断回文。
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