Counting Bits
第57天。
今天的题目是Counting Bits:
Given a non negative integer number num. For every numbers i in the range 0 ≤ i ≤ num calculate the number of 1’s in their binary representation and return them as an array.
Example:
For num = 5 you should return [0,1,1,2,1,2].Follow up:
It is very easy to come up with a solution with run time O(n*sizeof(integer)). But can you do it in linear time O(n) /possibly in a single pass?
Space complexity should be O(n).
Can you do it like a boss? Do it without using any builtin function like __builtin_popcount in c++ or in any other language.
和昨天的题目有点联系。
我们知道要求一个数的二进制表示中1
的个数大概需要O(1)
的时间,但这里的O(1)
其实是O(sizeof(integer))
.这里的题目上要求直接用O(n)
的算法,而不是O(n*sizeof(int))
的算法,这说明我们不能用昨天的算法来对每个数进行求解,我们必须找到一个规律来快速的算出来。
尝试把0~16二进制表示中1
的个数算出来:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
0 1 1 2 1 2 2 3 1 2 2 3 2 3 3 4 1
可以观察到0-1的值和2-3的值刚好差1,4-7的值和0-4的值刚好差1,同样的8-16的值和0-7的值刚好差。
因此,我们可以写出一下递推式:
numCount[i] = numCount[i-k]
其中k
表示i
只保留最高位的1
时所代表的数。
比如说i=20
时,20的二进制表示是10100
,则k
的二进制位10000
,即16
.
知道这个之后,我们就可以很容易的求解出来:
1 | vector<int> countBits(int num) { |
dicuss
中有一些更精妙的递推式:
1 | vector<int> countBits(int num) { |