leetcode
leetcode 151 ~ 200
位1的个数

位1的个数

难度:

标签:

题目描述

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?

代码结果

运行时间: 18 ms, 内存: 16.0 MB


// 思路:将整数转换为二进制字符串,然后使用stream来过滤并计数'1'的个数
import java.util.stream.*;
 
public class Solution {
    // Function to count number of 1 bits (Hamming Weight) using Streams
    public int hammingWeight(int n) {
        return Integer.toBinaryString(n)
                       .chars() // Get IntStream from the string
                       .filter(ch -> ch == '1') // Filter '1' characters
                       .count(); // Count the number of '1's
    }
}

解释

方法:

这个题解使用了位运算的技巧。通过 n &= n - 1 这个操作,可以消除 n 的二进制表示中最右边的一个 1。不断重复这个操作,直到 n 变为 0,就可以统计出 1 的个数。具体步骤为: 1. 初始化 res 为 0,用于记录 1 的个数 2. 当 n 不为 0 时,执行下面的循环: a. res 加 1,表示发现一个 1 b. 执行 n &= n - 1,消除最右边的一个 1 3. 返回 res,即为 1 的总个数

时间复杂度:

O(m),其中 m 为 1 的个数,m <= 32

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
为什么在计算汉明重量时,选择使用`n &= n - 1`的方法来消除二进制中的1?这种方法有什么特别的优势?
使用`n &= n - 1`的方法在计算汉明重量时具有特别的优势,因为这种操作直接对数字的二进制形式进行操作,有效地减少了算法的运行时间。每执行一次这个操作,就会消除二进制表示中最右边的1,从而直接减少了接下来处理的位数。这种方法比逐位检查每个位是否为1更高效,因为它不需要处理整个数字的每一位,而只关注数字中的1的位。这样,算法的时间复杂度与数字中1的数量成正比,而不是与位数成正比。
🦆
在`n &= n - 1`操作中,具体是如何通过这个算法步骤消除最右边的1的?能否详细说明这个位运算的内部机制?
在`n &= n - 1`操作中,n-1的效果是将n的二进制表示中最低位的1变为0,并将这个1后面的所有0变为1。当这个结果与原来的n进行位与操作(&)时,最低位的1及其之后的位都会被清零,因为1与0的与结果为0。这样,n的最低位的1就被消除了。例如,若n为101100,则n-1为101011,n与n-1的结果为101000,即最低位的1被消除。
🦆
如果输入整数为最大值,即所有位都是1,这种情况如何影响算法的性能?
如果输入整数为最大值,即其二进制表示中所有位都是1,则算法性能将与整数的位数直接相关。由于每次`n &= n - 1`操作都会消除一个1,因此如果所有位都是1,算法将需要执行与整数位数相同的次数。例如,一个32位的整数,如果所有位都是1,算法将执行32次操作。虽然这仍然比检查每一位要快,因为总的操作次数与1的数量相等,但在这种极端情况下,算法的时间复杂度为O(b),其中b是二进制位数。
🦆
这种位运算方法与其他可能的方法(如直接检查每一位是否为1)相比,有什么优缺点?
这种位运算方法的优点在于其效率和简洁性。它直接在二进制级别操作,只关注1的位,因此操作次数通常少于二进制位数,尤其是当1的个数远少于位数时。其时间复杂度与1的数量成正比,而不是位数。缺点是,如果数字的二进制表示中1的数量接近总位数,那么这种方法的效率优势就不那么明显。另一个小缺点是,这种方法需要对位运算有一定的理解,对初学者来说可能不够直观。

相关问题

颠倒二进制位

颠倒给定的 32 位无符号整数的二进制位。

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 2 中,输入表示有符号整数 -3,输出表示有符号整数 -1073741825

 

示例 1:

输入:n = 00000010100101000001111010011100
输出:964176192 (00111001011110000010100101000000)
解释:输入的二进制串 00000010100101000001111010011100 表示无符号整数 43261596 因此返回 964176192,其二进制表示形式为 00111001011110000010100101000000

示例 2:

输入:n = 11111111111111111111111111111101
输出:3221225471 (10111111111111111111111111111111)
解释:输入的二进制串 11111111111111111111111111111101 表示无符号整数 4294967293,
     因此返回 3221225471 其二进制表示形式为 10111111111111111111111111111111 。

 

提示:

  • 输入是一个长度为 32 的二进制字符串

 

进阶: 如果多次调用这个函数,你将如何优化你的算法?

2 的幂

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?

比特位计数

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

二进制手表

二进制手表顶部有 4 个 LED 代表 小时(0-11),底部的 6 个 LED 代表 分钟(0-59)。每个 LED 代表一个 0 或 1,最低位在右侧。

  • 例如,下面的二进制手表读取 "4:51"

给你一个整数 turnedOn ,表示当前亮着的 LED 的数量,返回二进制手表可以表示的所有可能时间。你可以 按任意顺序 返回答案。

小时不会以零开头:

  • 例如,"01:00" 是无效的时间,正确的写法应该是 "1:00"

分钟必须由两位数组成,可能会以零开头:

  • 例如,"10:2" 是无效的时间,正确的写法应该是 "10:02"

 

示例 1:

输入:turnedOn = 1
输出:["0:01","0:02","0:04","0:08","0:16","0:32","1:00","2:00","4:00","8:00"]

示例 2:

输入:turnedOn = 9
输出:[]

 

提示:

  • 0 <= turnedOn <= 10

汉明距离

两个整数之间的 汉明距离 指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。

给你两个整数 xy,计算并返回它们之间的汉明距离。

 

示例 1:

输入:x = 1, y = 4
输出:2
解释:
1   (0 0 0 1)
4   (0 1 0 0)
       ↑   ↑
上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。

示例 2:

输入:x = 3, y = 1
输出:1

 

提示:

  • 0 <= x, y <= 231 - 1

交替位二进制数

给定一个正整数,检查它的二进制表示是否总是 0、1 交替出现:换句话说,就是二进制表示中相邻两位的数字永不相同。

 

示例 1:

输入:n = 5
输出:true
解释:5 的二进制表示是:101

示例 2:

输入:n = 7
输出:false
解释:7 的二进制表示是:111.

示例 3:

输入:n = 11
输出:false
解释:11 的二进制表示是:1011.

 

提示:

  • 1 <= n <= 231 - 1

二进制表示中质数个计算置位

给你两个整数 left 和 right ,在闭区间 [left, right] 范围内,统计并返回 计算置位位数为质数 的整数个数。

计算置位位数 就是二进制表示中 1 的个数。

  • 例如, 21 的二进制表示 10101 有 3 个计算置位。

 

示例 1:

输入:left = 6, right = 10
输出:4
解释:
6 -> 110 (2 个计算置位,2 是质数)
7 -> 111 (3 个计算置位,3 是质数)
9 -> 1001 (2 个计算置位,2 是质数)
10-> 1010 (2 个计算置位,2 是质数)
共计 4 个计算置位为质数的数字。

示例 2:

输入:left = 10, right = 15
输出:5
解释:
10 -> 1010 (2 个计算置位, 2 是质数)
11 -> 1011 (3 个计算置位, 3 是质数)
12 -> 1100 (2 个计算置位, 2 是质数)
13 -> 1101 (3 个计算置位, 3 是质数)
14 -> 1110 (3 个计算置位, 3 是质数)
15 -> 1111 (4 个计算置位, 4 不是质数)
共计 5 个计算置位为质数的数字。

 

提示:

  • 1 <= left <= right <= 106
  • 0 <= right - left <= 104