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❓338. 比特位计数

难度:简单

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 < = 1 0 5 0 <= n <= 10^5 0<=n<=105

进阶:

  • 很容易就能实现时间复杂度为 O ( n l o g n ) O(n log n) O(nlogn) 的解决方案,你可以在线性时间复杂度 O ( n ) O(n) 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

💡思路:位运算

基础知识必知:一篇文章搞懂位运算 !

对于数字 6(110),它可以看成是 4(100) 再加一个 2(10),因此 dp[i] = dp[i&(i-1)] + 1;

即,使用位运算 去除最低的那一位 1,此时的 dp[i&(i-1)]已经计算过,然后再加上最低为的这个 1

🍁代码:(Java、C++)

Java

class Solution {public int[] countBits(int n) {int[] ans = new int[n + 1];for(int i = 1; i <= n; i++){ans[i] = ans[i & (i - 1)] + 1;}return ans;}
}

C++

class Solution {
public:vector<int> countBits(int n) {vector<int> ans(n + 1);for(int i = 1; i <= n; i++){ans[i] = ans[i & (i - 1)] + 1;}return ans;}
};

🚀 运行结果:

在这里插入图片描述

🕔 复杂度分析:

  • 时间复杂度 O ( n ) O(n) O(n),对于每个整数,只需要 O ( 1 ) O(1) O(1) 的时间计算「一比特数」。
  • 空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n),除了返回的数组以外,空间复杂度为常数。

题目来源:力扣。

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注: 如有不足,欢迎指正!

http://www.dt0577.cn/news/28784.html

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