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]
进阶:
给出时间复杂度为O(n*sizeof(integer))的解答非常容易。但你可以在线性时间O(n)内用一趟扫描做到吗?
要求算法的空间复杂度为O(n)。
你能进一步完善解法吗?要求在C++或任何其他语言中不使用任何内置函数(如 C++ 中的 __builtin_popcount)来执行此操作。
最低有效位即从低位到高位的计算1的个数,分别有两种判断的方法:
1.与1按位与,然后向右移动一位
2.Brian Kernighan算法,即n&n-1可去除最后一个1
class Solution {
public int[] countBits(int n) {
int[] res = new int[n+1];
res[0] = 0;
for(int i=1;i<n+1;i++){
res[i] = countBit(i);
}
return res;
}
private int countBit(int n){
int sum = 0;
while(n>0){
if((n&1)==1){
sum++;
}
n = n>>1;
}
return sum;
}
}
class Solution {
public int[] countBits(int n) {
int[] res = new int[n+1];
res[0] = 0;
for(int i=1;i<n+1;i++){
if((i&1)==1){
res[i] = res[i>>1]+1;
}else{
res[i] = res[i>>1];
}
}
return res;
}
}
class Solution {
public int[] countBits(int n) {
int[] res = new int[n+1];
res[0] = 0;
for(int i=1;i<n+1;i++){
res[i] = countBit(i);
}
return res;
}
private int countBit(int n){
int sum = 0;
while(n>0){
n = n&(n-1);
sum++;
}
return sum;
}
}
class Solution {
public int[] countBits(int n) {
int[] res = new int[n+1];
res[0] = 0;
for(int i=1;i<n+1;i++){
res[i] = res[i&i-1]+1;
}
return res;
}
}
最高有效位即从高位向低位计算1的个数,判断高位1的方法即获取当前数只保留最高位1的数,此数为2的次幂,可通过n&n-1==0判断得出,用当前数减去最高位1的数即可去除高位的1
class Solution {
public int[] countBits(int n) {
int[] res = new int[n+1];
res[0] = 0;
int hightBit = 0;
for(int i=1;i<n+1;i++){
if((i&i-1)==0){
hightBit = i;
}
res[i] = res[i-hightBit]+1;
}
return res;
}
}
原文:https://www.cnblogs.com/ermiao-zy/p/14893385.html