位运算基础:
程序中所有的数载计算机内存中都是以二进制存储的,位运算就是直接对整数在内存中的二进制进行操作,由于直接在内存中进行操作,不需要转成十进制,因此处理速度非常快
常见位运算
代码语言:javascript复制x & 1 === 0 //判断奇偶
x & (x - 1) //清除最右边的1
x & -x //得到最右边的1
191. 位1的个数 (easy)
编写一个函数,输入是一个无符号整数(以二进制串的形式),返回其二进制表达式中数字位数为 '1' 的个数(也被称为汉明重量)。提示:请注意,在某些语言(如 Java)中,没有无符号整数类型。在这种情况下,输入和输出都将被指定为有符号整数类型,并且不应影响您的实现,因为无论整数是有符号的还是无符号的,其内部的二进制表示形式都是相同的。 在 Java 中,编译器使用二进制补码记法来表示有符号整数。因此,在上面的 示例 3 中,输入表示有符号整数 -3。示例 1:输入:00000000000000000000000000001011 输出:3 解释:输入的二进制串 00000000000000000000000000001011 中,共有三位为 '1'。 示例 2:输入:00000000000000000000000010000000 输出:1 解释:输入的二进制串 00000000000000000000000010000000 中,共有一位为 '1'。 示例 3:输入:11111111111111111111111111111101 输出:31 解释:输入的二进制串 11111111111111111111111111111101 中,共有 31 位为 '1'。提示:输入必须是长度为 32 的 二进制串 。进阶:如果多次调用这个函数,你将如何优化你的算法?
方法1:循环每个二进制位
- 思路:直接循环二进制中的每一位,判断是否为1,统计1的个数
- 复杂度分析:时间复杂度
O(k)
,k=32。空间复杂度为O(1)
Js:
代码语言:javascript复制var hammingWeight = function(n) {
let ret = 0;
for (let i = 0; i < 32; i ) {
if ((n & (1 << i)) !== 0) {//让1不断左移 判断该位是否为1
ret ;
}
}
return ret;
};
方法2:优化循环的过程
- 思路:巧用二进制公式
x&(x-1)
表示去掉二进制中最右边的第一个1,加速循环过程 - 复杂度分析:时间复杂度为
O(k)
,k为二进制中1的个数,最坏的情况下所有位都是1。空间复杂度是O(1)
js:
代码语言:javascript复制var hammingWeight = function(n) {
let ret = 0;
while (n) {
n &= n - 1;//不断消掉最右边的1
ret ;
}
return ret;
};
268. 丢失的数字 (easy)
给定一个包含 0, n 中 n 个数的数组 nums ,找出 0, n 这个范围内没有出现在数组中的那个数。示例 1:输入:nums = 3,0,1 输出:2 解释:n = 3,因为有 3 个数字,所以所有的数字都在范围 0,3 内。2 是丢失的数字,因为它没有出现在 nums 中。 示例 2:输入:nums = 0,1 输出:2 解释:n = 2,因为有 2 个数字,所以所有的数字都在范围 0,2 内。2 是丢失的数字,因为它没有出现在 nums 中。 示例 3:输入:nums = 9,6,4,2,3,5,7,0,1 输出:8 解释:n = 9,因为有 9 个数字,所以所有的数字都在范围 0,9 内。8 是丢失的数字,因为它没有出现在 nums 中。 示例 4:输入:nums = 0 输出:1 解释:n = 1,因为有 1 个数字,所以所有的数字都在范围 0,1 内。1 是丢失的数字,因为它没有出现在 nums 中。提示:n == nums.length 1 <= n <= 104 0 <= numsi <= n nums 中的所有数字都 独一无二进阶:你能否实现线性时间复杂度、仅使用额外常数空间的算法解决此问题?
方法1.排序:在循环数组,看后一个数是不是比前一个大1
方法2.哈希表:将数组中的元素插入哈希表,然后循环0~nums.length-1中的数是不是都在哈希表中
方法3.求和:0~nums.length-1求和减去nums中的和
方法4:位运算
- 思路:相同的数异或为0
- 复杂度:时间复杂度
O(n)
,空间复杂度O(1)
js:
代码语言:javascript复制//nums = [3,0,1]
//index = 0,1,2
var missingNumber = function (nums) {
let missing = nums.length
for (let i = 0; i < nums.length; i ) {//相同的数异或为0
missing = missing ^ nums[i] ^ (i)
}
return missing
}
231. 2 的幂(easy)
给你一个整数 n,请你判断该整数是否是 2 的幂次方。如果是,返回 true ;否则,返回 false 。如果存在一个整数 x 使得 n == 2x ,则认为 n 是 2 的幂次方。示例 1:输入:n = 1 输出:true 解释:20 = 1 示例 2:输入:n = 16 输出:true 解释:24 = 16 示例 3:输入:n = 3 输出:false 示例 4:输入:n = 4 输出:true 示例 5:输入:n = 5 输出:false提示:-231 <= n <= 231 - 1进阶:你能够不使用循环/递归解决此问题吗?
方法1.二进制
- 思路:一个数是2的幂需要满足这个数的二进制中只有一个1,也就是需要满足这个数>0,同时消除唯一的一个1之后就是0
- 复杂度:时间复杂度
O(1)
。空间复杂度O(1)
Js:
代码语言:javascript复制var isPowerOfTwo = function(n) {
return n > 0 && (n & (n - 1)) === 0;
};
方法2.是否为最大 2的幂的约数
- 思路:最大的2的幂为
2^30 = 1073741824
, 判断 n 是否是2^30
的约数即可。 - 复杂度:时间复杂度
O(1)
。空间复杂度O(1)
js:
代码语言:javascript复制var isPowerOfTwo = function(n) {
const MAX = 1 << 30;
return n > 0 && MAX % n === 0;
};
389. 找不同( easy)
给定两个字符串 s 和 t ,它们只包含小写字母。字符串 t 由字符串 s 随机重排,然后在随机位置添加一个字母。请找出在 t 中被添加的字母。示例 1:输入:s = "abcd", t = "abcde" 输出:"e" 解释:'e' 是那个被添加的字母。 示例 2:输入:s = "", t = "y" 输出:"y"提示:0 <= s.length <= 1000 t.length == s.length 1 s 和 t 只包含小写字母
方法1.计数
- 思路:循环字符串s 统计每个字符的个数,循环字符串t 每出现一次s中的字符 就让相应字符的数量减少1,如果字符减少到了小于0 则这个字符就是答案
- 复杂度:时间复杂度
O(n)
,n是字符串的长度。空间复杂度O(k)
,k是字符集的大小
js:
代码语言:javascript复制var findTheDifference = function(s, t) {
const cnt = new Array(26).fill(0);
for (const ch of s) {//循环字符串s 统计每个字符的个数
cnt[ch.charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()] ;
}
for (const ch of t) {//循环字符串t 每出现一次s中的字符 就让相应字符的数量减少1
cnt[ch.charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()]--;
if (cnt[ch.charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()] < 0) {//如果字符减少到了小于0 则这个字符就是答案
return ch;
}
}
return ' ';
};
方法2.求和
- 思路:统计字符串s和t中字符Unicode的总和,两个和的差 就是不同的字符
- 复杂度:时间复杂度
O(n)
。空间复杂度O(1)
js:
代码语言:javascript复制var findTheDifference = function(s, t) {
let as = 0, at = 0;
for (let i = 0; i < s.length; i ) {//统计字符串s中字符Unicode值的总和
as = s[i].charCodeAt();
}
for (let i = 0; i < t.length; i ) {//统计字符串t中字符Unicode值的总和
at = t[i].charCodeAt();
}
return String.fromCharCode(at - as);//两个和的差 就是不同的字符
};
方3.位运算
- 思路:循环s和t 不断异或 相同元素异或等于0 所以唯一不同的字符最后会留下来
- 复杂度:时间复杂度
O(n)
。空间复杂度O(1)
js:
代码语言:javascript复制//s = "abcd", t = "abcde"
var findTheDifference = function(s, t) {
let ret = 0;//循环s和t 不断异或 相同元素异或等于0 所以唯一不同的字符最后会留下来
for (const ch of s) {
ret ^= ch.charCodeAt();
}
for (const ch of t) {
ret ^= ch.charCodeAt();
}
return String.fromCharCode(ret);
};
338. 比特位计数 (easy)
给你一个整数 n ,对于 0 <= i <= n 中的每个 i ,计算其二进制表示中 1 的个数 ,返回一个长度为 n 1 的数组 ans 作为答案。示例 1:输入:n = 2 输出:0,1,1 解释: 0 --> 0 1 --> 1 2 --> 10 示例 2:输入:n = 5 输出:0,1,1,2,1,2 解释: 0 --> 0 1 --> 1 2 --> 10 3 --> 11 4 --> 100 5 --> 101提示:0 <= n <= 105进阶:很容易就能实现时间复杂度为 O(n log n) 的解决方案,你可以在线性时间复杂度 O(n) 内用一趟扫描解决此问题吗? 你能不使用任何内置函数解决此问题吗?(如,C 中的 __builtin_popcount )
方法1.循环
- 思路:循环
0-n
,计算每个数二进制中1的个数。 - 复杂度:时间复杂度
O(nk)
,k一个整数统计二进制1的复杂度,最坏的情况下是k=32。空间复杂度是O(1)
js:
代码语言:javascript复制var countBits = function(n) {
const bits = new Array(n 1).fill(0);
for (let i = 0; i <= n; i ) {
bits[i] = countOnes(i);
}
return bits
};
const countOnes = (x) => {
let ones = 0;
while (x > 0) {
x &= (x - 1);
ones ;
}
return ones;
}
方法2.动态规划
- 思路:
bits[i]
表示i的二进制中1的个数,那么bits[i-1]
就是bits[i]
拿掉一个1之后的值,i & (i - 1)
就是去掉最低位的一个1.
所以状态转移方程就是bits[i] = bits[i & (i - 1)] 1
,不断循环计算出从1-n中每个数二进制中1的个数即可
- 复杂度:时间复杂度
O(n)
。空间复杂度是O(1)
Js:
代码语言:javascript复制var countBits = function(n) {
const bits = new Array(n 1).fill(0);
for (let i = 1; i <= n; i ) {
bits[i] = bits[i & (i - 1)] 1;
}
return bits;
};
视频讲解:传送门