0191-位1的个数
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 示例 3 中,输入表示有符号整数
-3
。
示例 1:
**输入:** n = 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:** n = 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:** n = 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?
方法一:循环检查二进制位
思路及解法
我们可以直接循环检查给定整数 $n$ 的二进制位的每一位是否为 $1$。
具体代码中,当检查第 $i$ 位时,我们可以让 $n$ 与 $2^i$ 进行与运算,当且仅当 $n$ 的第 $i$ 位为 $1$ 时,运算结果不为 $0$。
代码
1 | class Solution { |
1 | public class Solution { |
1 | class Solution: |
1 | func hammingWeight(num uint32) (ones int) { |
1 | var hammingWeight = function(n) { |
1 | int hammingWeight(uint32_t n) { |
复杂度分析
时间复杂度:$O(k)$,其中 $k$ 是 $\texttt{int}$ 型的二进制位数,$k=32$。我们需要检查 $n$ 的二进制位的每一位,一共需要检查 $32$ 位。
空间复杂度:$O(1)$,我们只需要常数的空间保存若干变量。
方法二:位运算优化
思路及解法
观察这个运算:$n&(n - 1)$,其运算结果恰为把 $n$ 的二进制位中的最低位的 $1$ 变为 $0$ 之后的结果。
如:$6&(6-1) = 4, 6 = (110)_2, 4 = (100)_2$,运算结果 $4$ 即为把 $6$ 的二进制位中的最低位的 $1$ 变为 $0$ 之后的结果。
这样我们可以利用这个位运算的性质加速我们的检查过程,在实际代码中,我们不断让当前的 $n$ 与 $n - 1$ 做与运算,直到 $n$ 变为 $0$ 即可。因为每次运算会使得 $n$ 的最低位的 $1$ 被翻转,因此运算次数就等于 $n$ 的二进制位中 $1$ 的个数。
代码
1 | class Solution { |
1 | public class Solution { |
1 | class Solution: |
1 | func hammingWeight(num uint32) (ones int) { |
1 | var hammingWeight = function(n) { |
1 | int hammingWeight(uint32_t n) { |
复杂度分析
时间复杂度:$O(\log n)$。循环次数等于 $n$ 的二进制位中 $1$ 的个数,最坏情况下 $n$ 的二进制位全部为 $1$。我们需要循环 $\log n$ 次。
空间复杂度:$O(1)$,我们只需要常数的空间保存若干变量。
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