LeetCode - Single Number II分析

本文深入解析一种独特的算法,用于在整数数组中找出仅出现一次的元素,每个步骤都详细阐述,揭示其背后的逻辑与原理。

原题如下:

"Given an array of integers, every element appears three times except for one. Find that single one.

Note:
Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory?"

Best answer 如下:

int singleNumber(int A[], int n) {
    int ones = 0, twos = 0, threes = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        twos |= ones & A[i];//L1, 来0不变(安全)
        ones ^= A[i];//L2,  来1取反,来0不变(安全)
        threes = ones & twos;//L3, 后两位全1时为1,否则为0,。 确定threes位
        ones &= ~threes;//L4, threes是1时归零,否则不变。  确定ones位
        twos &= ~threes;//L5, threes是1时归零,否则不变。  确定twos位
    }
    return ones;
}

我们用L1~L5来标记关键代码以便叙述。

分析如下:

三个变量的意义摘录原文:

  1. ones as a bitmask to represent the ith bit had appeared once.
  2. twos as a bitmask to represent the ith bit had appeared twice.
  3. threes as a bitmask to represent the ith bit had appeared three times.
所以每当该位一个1到来时,(three,two,one)的变化规律为(0,0,0)*->(0,0,1)->(0,1,0)->(1,0,0)*->(0,0,1)->(0,1,0)->(1,0,0)->...,星号表示来1的个数为3的倍数,可以理解成循环边界,且只有第一次会出现000,以后边界都是100。

每当一个0到来时,该位不变,暂且称之为安全性。L1,L2行体现了两种安全操作,即“|= & ”和异或


现在在安全性基础上分析当1到来时的变化规律,观察三个位变化规律,如下图:


我们取一个周期,有a,b, c,d四行,d回到了a;threes, twos, ones三列。表面是简单的循环移位,其实不简单。

对于上述提到的安全操作异或,来1时置反。通过仔细观察,可以给ones用,得到ones位的规律是"0 1 0 1变化,当threes为1时归零。"分别由L2,L4实现。

对于另一个安全操作“|= &”,自然想到给twos用。观察L1得twos位的规律是“来0时不变(安全性);来1时,ones位为0则不变,为1则置1”。由L1实现。通过求索,可确定L1,L2的先后规律。。当然,和ones一样,还要补上L5的“当threes为1时归零”。

threes的规律比较简单,当后两位在执行完L1,L2后全1时置1,否则为0,如L3所示。

L4,L5只在three位为1时起作用,如图中d行红框所示。b,c行无中间过渡值。


总结

学到了两个“安全操作”:异或 和 "|= & "。

one, two ,three的变化规律相互依赖,其中one和异或是突破口。

本文旨在对这段代码的理解分析,至于大神是怎么想出这个算法的,只能自己体会了。。

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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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