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别人家的面试题:一个整数是否是“4”的N次幂

2016/05/30 · 基础技术 · 2 评论 · 算法

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这是 leetcode.com 的第二篇。与上一篇一样,我们讨论一道相对简单的问题,因为学习总讲究循序渐进。而且,就算是简单的问题,追求算法的极致的话,其中也是有大学问的。

别人家的面试题:统计“1”的个数

2016/05/27 · JavaScript · 5 评论 · Javascript, 算法

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小胡子哥 @Barret李靖 给我推荐了一个写算法刷题的地方 leetcode.com,没有 ACM 那么难,但题目很有趣。而且据说这些题目都来源于一些公司的面试题。好吧,解解别人公司的面试题其实很好玩,既能整理思路锻炼能力,又不用担心漏题 ╮(╯▽╰)╭。

长话短说,让我们来看一道题:

算法训练 数位分离 

“4”的整数次幂

给定一个32位有符号整数(32 bit signed integer),写一个函数,检查这个整数是否是“4”的N次幂,这里的N是非负整数。

例如:

  • 给定 num = 16,返回 true,因为 16 = 42
  • 给定 num = 5,返回 flase

附加条件: 你能够不用循环和递归吗?

统计“1”的个数

给定一个非负整数 num,对于任意 i,0 ≤ i ≤ num,计算 i 的值对应的二进制数中 “1” 的个数,将这些结果返回为一个数组。

例如:

当 num = 5 时,返回值为 [0,1,1,2,1,2]。

/** * @param {number} num * @return {number[]} */ var countBits = function(num) { //在此处实现代码 };

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/**
* @param {number} num
* @return {number[]}
*/
var countBits = function(num) {
    //在此处实现代码
};

时间限制:1.0s  内存限制:512.0MB

解题思路

如果忽略“附加条件”,这题还挺简单的对吧?简直是信手拈来:

版本1

JavaScript

function isPowerOfFour(num){ while(!(num % 4)){ num /= 4; } return num === 1; }

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function isPowerOfFour(num){
    while(!(num % 4)){
        num /= 4;
    }
    return num === 1;
}

版本1 好像很简单、很强大的样子,它的时间复杂度是 log4N。有同学说,还可以做一些微小的改动:

版本1.1

JavaScript

function isPowerOfFour(num){ while(!(num % 4)){ num >>>= 2; } return num === 1; }

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function isPowerOfFour(num){
    while(!(num % 4)){
      num >>>= 2;
    }
    return num === 1;
}

上面的代码用位移替代除法,在其他语言中更快,鉴于 JS 通常情况下非常坑的位运算操作,不一定速度能变快。

好了,最关键的是,不管是 版本1 还是 版本1.1 似乎都不满足我们前面提到的“附加条件”,即不使用循环和递归,或者说,我们需要寻找 O(1) 的解法。

按照惯例,大家先思考10秒钟,然后往下看 ——


解题思路

这道题咋一看还挺简单的,无非是:

  • 实现一个方法 countBit,对任意非负整数 n,计算它的二进制数中“1”的个数
  • 循环 i 从 0 到 num,求 countBit(i),将值放在数组中返回。

JavaScript中,计算 countBit 可以取巧:

function countBit(n){ return n.toString(2).replace(/0/g,"").length; }

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function countBit(n){
    return n.toString(2).replace(/0/g,"").length;
}

上面的代码里,我们直接对 n 用 toString(2) 转成二进制表示的字符串,然后去掉其中的0,剩下的就是“1”的个数。

然后,我们写一下完整的程序:

版本1

function countBit(n){ return n.toString(2).replace(/0/g,'').length; } function countBits(nums){ var ret = []; for(var i = 0; i <= nums; i++){ ret.push(countBit(i)); } return ret; }

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function countBit(n){
   return n.toString(2).replace(/0/g,'').length;
}
 
function countBits(nums){
   var ret = [];
   for(var i = 0; i <= nums; i++){
       ret.push(countBit(i));
   }
   return ret;
}

上面这种写法十分讨巧,好处是 countBit 利用 JavaScript 语言特性实现得十分简洁,坏处是如果将来要将它改写成其他语言的版本,就有可能懵B了,它不是很通用,而且它的性能还取决于 Number.prototype.toString(2) 和 String.prototype.replace 的实现。

所以为了追求更好的写法,我们有必要考虑一下 countBit 的通用实现法。

我们说,求一个整数的二进制表示中 “1” 的个数,最普通的当然是一个 O(logN) 的方法:

function countBit(n){ var ret = 0; while(n > 0){ ret += n & 1; n >>= 1; } return ret; }

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function countBit(n){
    var ret = 0;
    while(n > 0){
        ret += n & 1;
        n >>= 1;
    }
    return ret;
}

所以我们有了版本2

这么实现也很简洁不是吗?但是这么实现是否最优?建议此处思考10秒钟再往下看。


提交此题   

不用循环和递归

其实这道题真心有好多种思路,计算指数之类的对数学系学霸们完全不是问题嘛:

版本2

JavaScript

const log4 = Math.log(4); function isPowerOfFour(num){ var n = Math.log(num) / log4; return n === (0|n); }

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const log4 = Math.log(4);
function isPowerOfFour(num){
    var n = Math.log(num) / log4;
    return n === (0|n);
}

嗯,通过对数公式 logm(n) = log(n) / log(m) 求出指数,然后判断指数是不是一个整数,这样就可以不用循环和递归解决问题。而且,还要注意细节,可以将 log4 当做常量抽取出来,这样不用每次都重复计算,果然是学霸范儿。

不过呢,利用 Math.log 方法也算是某种意义上的犯规吧,有没有不用数学函数,用原生方法来解决呢?

当然有了!而且还不止一种,大家可以继续想30秒,要至少想出一种哦 ——


更快的 countBit

上一个版本的 countBit 的时间复杂度已经是 O(logN) 了,难道还可以更快吗?当然是可以的,我们不需要去判断每一位是不是“1”,也能知道 n 的二进制中有几个“1”。

有一个诀窍,是基于以下一个定律:

  • 对于任意 n, n ≥ 1,有如下等式成立:

countBit(n & (n - 1)) === countBit(n) - 1

1
countBit(n & (n - 1)) === countBit(n) - 1

这个很容易理解,大家只要想一下,对于任意 n,n – 1 的二进制数表示正好是 n 的二进制数的最末一个“1”退位,因此 n & n – 1 正好将 n 的最末一位“1”消去,例如:

  • 6 的二进制数是 110, 5 = 6 – 1 的二进制数是 101,6 & 5 的二进制数是 110 & 101 == 100
  • 88 的二进制数是 1011000,87 = 88 – 1 的二进制数是 1010111,88 & 87 的二进制数是 1011000 & 1010111 == 1010000

于是,我们有了一个更快的算法:

版本3

function countBit(n){ var ret = 0; while(n > 0){ ret++; n &= n - 1; } return ret; } function countBits(nums){ var ret = []; for(var i = 0; i <= nums; i++){ ret.push(countBit(i)); } return ret; }

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function countBit(n){
    var ret = 0;
    while(n > 0){
        ret++;
        n &= n - 1;
    }
    return ret;
}
 
function countBits(nums){
   var ret = [];
   for(var i = 0; i <= nums; i++){
       ret.push(countBit(i));
   }
   return ret;
}

上面的 countBit(88) 只循环 3 次,而“版本2”的 countBit(88) 却需要循环 7 次。

优化到了这个程度,是不是一切都结束了呢?从算法上来说似乎已经是极致了?真的吗?再给大家 30 秒时间思考一下,然后再往下看。


问题描述

不用内置函数

这个问题的关键思路和上一道题类似,先考虑“4”的幂的二进制表示:

  • 40 = 1B
  • 41 = 100B
  • 42 = 10000B
  • 43 = 1000000B
  • ……

也就是每个数比上一个数的二进制后面多两个零嘛。最重要的是,“4”的幂的二进制数只有 1 个“1”。如果仔细阅读过上一篇,你就会知道,判断一个二进制数只有 1 个“1”,只需要:

JavaScript

(num & num - 1) === 0

1
(num & num - 1) === 0

但是,二进制数只有 1 个“1”只是“4”的幂的必要非充分条件,因为“2”的奇数次幂也只有 1 个“1”。所以,我们还需要附加的判断:

JavaScript

(num & num - 1) === 0 && (num & 0xAAAAAAAA) === 0

1
(num & num - 1) === 0 && (num & 0xAAAAAAAA) === 0

为什么是 num & 0xAAAAAAAA === 0? 因为这个确保 num 的二进制的那个 “1” 出现在“奇数位”上,也就确保了这个数确实是“4”的幂,而不仅仅只是“2”的幂。

最后,我们得到完整的版本:

版本3

JavaScript

function isPowerOfFour(num) { return num > 0 && (num & (num-1)) === 0 && (num & 0xAAAAAAAA) === 0; };

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function isPowerOfFour(num) {
    return num > 0 && (num & (num-1)) === 0
                   && (num & 0xAAAAAAAA) === 0;
};

上面的代码需要加上 num > 0,是因为 0 要排除在外,否则 (0 & -1) === 0 也是 true


countBits 的时间复杂度

考虑 countBits, 上面的算法:

  • “版本1” 的时间复杂度是 O(N*M),M 取决于 Number.prototype.toString 和 String.prototype.replace 的复杂度。
  • “版本2” 的时间复杂度是 O(N*logN)
  • “版本3” 的时间复杂度是 O(N*M),M 是 N 的二进制数中的“1”的个数,介于 1 ~ logN 之间。

上面三个版本的 countBits 的时间复杂度都大于 O(N)。那么有没有时间复杂度 O(N) 的算法呢?

实际上,“版本3”已经为我们提示了答案,答案就在上面的那个定律里,我把那个等式再写一遍:

countBit(n & (n - 1)) === countBit(n) - 1

1
countBit(n & (n - 1)) === countBit(n) - 1

也就是说,如果我们知道了 countBit(n & (n - 1)),那么我们也就知道了 countBit(n)

而我们知道 countBit(0) 的值是 0,于是,我们可以很简单的递推:

版本4

function countBits(nums){ var ret = [0]; for(var i = 1; i <= nums; i++){ ret.push(ret[i & i - 1] + 1); } return ret; }

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function countBits(nums){
   var ret = [0];
   for(var i = 1; i <= nums; i++){
       ret.push(ret[i & i - 1] + 1);
   }
   return ret;
}

原来就这么简单,你想到了吗 ╮(╯▽╰)╭

以上就是所有的内容,简单的题目思考起来很有意思吧?程序员就应该追求完美的算法,不是吗?

这是 leetcode 算法面试题系列的第一期,下一期我们讨论另外一道题,这道题也很有趣:判断一个非负整数是否是 4 的整数次方,别告诉我你用循环,想想更巧妙的办法吧~

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  编写一个程序,输入一个1000 以内的正整数,然后把这个整数的每一位数字都分离出来,并逐一地显示。

其他版本

上面的版本已经符合了我们的需求,时间复杂度是 O(1),不用循环和递归。

此外,我们还可以有其他的版本,它们严格来说有的还是“犯规”,但是我们还是可以学习一下这些思路:

版本4:用 Math.sqrt

JavaScript

function isPowerOfFour(num) { num = Math.sqrt(num); return num > 0 && num === (0|num) && (num & (num-1)) === 0; };

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function isPowerOfFour(num) {
    num = Math.sqrt(num);
    return num > 0 && num === (0|num) && (num & (num-1)) === 0;
};

版本5:用正则表达式

JavaScript

function isPowerOfFour(num) { return /^1(00)*$/g.test(num.toString(2)); };

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function isPowerOfFour(num) {
    return /^1(00)*$/g.test(num.toString(2));
};

以上就是所有的内容,这道题有非常多种思路,相当有趣,也比较考验基本功。如果你有自己的思路,可以留言参与讨论。

下一期我们讨论另外一道题,这道题比这两道题要难一些,但也更有趣:给定一个正整数 n,将它拆成至少两个正整数之和,对拆出的正整数求乘积,返回能够得到的乘积最大的结果

想一想你的解法是什么?你能够尽可能减少算法的时间复杂度吗?期待你的答案~~

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  输入格式:输入只有一行,即一个1000以内的正整数。

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  输出格式:输出只有一行,即该整数的每一位数字,之间用空格隔开。

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  输入输出样例

样例输入

769

样例输出

7 6 9

#include <stdio.h>

void getResult(int num)

{

    //出口

    if(num<10)

    {

        printf("%d ",num);

        return ;

    }

    //递归

      getResult(num/10);

 

  printf("%d ",num%10);

}

int main()

{

  int n; 

  scanf("%d",&n);

  getResult(n);

  printf("n");

  return 0;

}

思路分析:

①定义变量:一个小于1000的整数;

②输入整数;

③调用函数将每个数字分离:如果该数小于10,则输出;如果该数大于10,则用递归将其分离并输出。

算法训练 6-2递归求二进制表示位数 

时间限制:10.0s  内存限制:256.0MB

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