大厂算法面试之leetcode精讲9.位运算

本文主要是介绍大厂算法面试之leetcode精讲9.位运算，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

大厂算法面试之leetcode精讲9.位运算

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目录：

1.开篇介绍

2.时间空间复杂度

3.动态规划

4.贪心

5.二分查找

6.深度优先&广度优先

7.双指针

8.滑动窗口

9.位运算

10.递归&分治

11剪枝&回溯

12.堆

13.单调栈

14.排序算法

15.链表

16.set&map

17.栈

18.队列

19.数组

20.字符串

21.树

22.字典树

23.并查集

24.其他类型题

位运算基础：

程序中所有的数载计算机内存中都是以二进制存储的，位运算就是直接对整数在内存中的二进制进行操作，由于直接在内存中进行操作，不需要转成十进制，因此处理速度非常快

常见位运算

x & 1 === 0 //判断奇偶
x & (x - 1) //清除最右边的1
x & -x //得到最右边的1

191. 位1的个数 （easy）

方法1：循环每个二进制位

• 思路：直接循环二进制中的每一位，判断是否为1，统计1的个数
• 复杂度分析：时间复杂度O(k)，k=32。空间复杂度为O(1)

Js:

var hammingWeight = function(n) {
    let ret = 0;
    for (let i = 0; i < 32; i++) {
        if ((n & (1 << i)) !== 0) {//让1不断左移 判断该位是否为1
            ret++;
        }
    }
    return ret;
};

Java:

public class Solution {
    public int hammingWeight(int n) {
        int ret = 0;
        for (int i = 0; i < 32; i++) {
            if ((n & (1 << i)) != 0) {
                ret++;
            }
        }
        return ret;
    }
}

方法2：优化循环的过程

• 思路：巧用二进制公式x&(x-1)表示去掉二进制中最右边的第一个1，加速循环过程
• 复杂度分析：时间复杂度为O(k)，k为二进制中1的个数，最坏的情况下所有位都是1。空间复杂度是O(1)

js:

var hammingWeight = function(n) {
    let ret = 0;
    while (n) {
        n &= n - 1;//不断消掉最右边的1
        ret++;
    }
    return ret;
};

java:

public class Solution {
    public int hammingWeight(int n) {
        int ret = 0;
        while (n != 0) {
            n &= n - 1;
            ret++;
        }
        return ret;
    }
}

231. 2 的幂（easy）

方法1.二进制

• 思路：一个数是2的幂需要满足这个数的二进制中只有一个1，也就是需要满足这个数>0，同时消除唯一的一个1之后就是0
• 复杂度：时间复杂度O(1)。空间复杂度O(1)

Js:

var isPowerOfTwo = function(n) {
    return n > 0 && (n & (n - 1)) === 0;
};

Java:

class Solution {
    public boolean isPowerOfTwo(int n) {
        return n > 0 && (n & (n - 1)) == 0;
    }
}

方法2.是否为最大 2的幂的约数

• 思路：最大的2的幂为 2^30 = 1073741824， 判断 n 是否是 2^30 的约数即可。
• 复杂度:时间复杂度O(1)。空间复杂度O(1)

js:

var isPowerOfTwo = function(n) {
    const MAX = 1 << 30;
    return n > 0 && MAX % n === 0;
};

Java:

class Solution {
    static final int MAX = 1 << 30;

    public boolean isPowerOfTwo(int n) {
        return n > 0 && MAX % n == 0;
    }
}

338. 比特位计数 (easy)

方法1.循环

• 思路：循环0-n，计算每个数二进制中1的个数。
• 复杂度：时间复杂度O(nk)，k一个整数统计二进制1的复杂度，最坏的情况下是k=32。空间复杂度是O(1)

js:

var countBits = function(n) {
    const bits = new Array(n + 1).fill(0);
    for (let i = 0; i <= n; i++) {
        bits[i] = countOnes(i);
    }
    return bits
};

const countOnes = (x) => {
    let ones = 0;
    while (x > 0) {
        x &= (x - 1);
        ones++;
    }
    return ones;
}

Java:

class Solution {
    public int[] countBits(int n) {
        int[] bits = new int[n + 1];
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            bits[i] = countOnes(i);
        }
        return bits;
    }

    public int countOnes(int x) {
        int ones = 0;
        while (x > 0) {
            x &= (x - 1);
            ones++;
        }
        return ones;
    }
}

方法2.动态规划

• 思路：bits[i]表示i的二进制中1的个数，那么bits[i-1]就是bits[i]拿掉一个1之后的值，i & (i - 1)就是去掉最低位的一个1.

所以状态转移方程就是bits[i] = bits[i & (i - 1)] + 1，不断循环计算出从1-n中每个数二进制中1的个数即可

• 复杂度：时间复杂度O(n)。空间复杂度是O(1)

Js:

var countBits = function(n) {
    const bits = new Array(n + 1).fill(0);
    for (let i = 1; i <= n; i++) {
        bits[i] = bits[i & (i - 1)] + 1;
    }
    return bits;
};

Java:

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

389. 找不同（ easy）

方法1.计数

• 思路：循环字符串s 统计每个字符的个数，循环字符串t 每出现一次s中的字符 就让相应字符的数量减少1，如果字符减少到了小于0 则这个字符就是答案
• 复杂度：时间复杂度O(n)，n是字符串的长度。空间复杂度O(k)，k是字符集的大小

js：

var findTheDifference = function(s, t) {
    const cnt = new Array(26).fill(0);
    for (const ch of s) {//循环字符串s 统计每个字符的个数
        cnt[ch.charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()]++;
    }
    for (const ch of t) {//循环字符串t 每出现一次s中的字符 就让相应字符的数量减少1
        cnt[ch.charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()]--;
        if (cnt[ch.charCodeAt() - 'a'.charCodeAt()] < 0) {//如果字符减少到了小于0 则这个字符就是答案
            return ch;
        }
    }
    return ' ';
};

java：

class Solution {
    public char findTheDifference(String s, String t) {
        int[] cnt = new int[26];
        for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {
            char ch = s.charAt(i);
            cnt[ch - 'a']++;
        }
        for (int i = 0; i < t.length(); ++i) {
            char ch = t.charAt(i);
            cnt[ch - 'a']--;
            if (cnt[ch - 'a'] < 0) {
                return ch;
            }
        }
        return ' ';
    }
}

方法2.求和

• 思路：统计字符串s和t中字符Unicode的总和，两个和的差 就是不同的字符
• 复杂度：时间复杂度O(n)。空间复杂度O(1)

js：

var findTheDifference = function(s, t) {
    let as = 0, at = 0;
    for (let i = 0; i < s.length; i++) {//统计字符串s中字符Unicode值的总和
        as += s[i].charCodeAt();
    }
    for (let i = 0; i < t.length; i++) {//统计字符串t中字符Unicode值的总和
        at += t[i].charCodeAt();
    }
    return String.fromCharCode(at - as);//两个和的差 就是不同的字符
};

java：

class Solution {
    public char findTheDifference(String s, String t) {
        int as = 0, at = 0;
        for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {
            as += s.charAt(i);
        }
        for (int i = 0; i < t.length(); ++i) {
            at += t.charAt(i);
        }
        return (char) (at - as);
    }
}

方3.位运算

• 思路：循环s和t 不断异或 相同元素异或等于0 所以唯一不同的字符最后会留下来
• 复杂度：时间复杂度O(n)。空间复杂度O(1)

js：

//s = "abcd", t = "abcde"
var findTheDifference = function(s, t) {
    let ret = 0;//循环s和t 不断异或 相同元素异或等于0 所以唯一不同的字符最后会留下来
    for (const ch of s) {
        ret ^= ch.charCodeAt();
    }
    for (const ch of t) {
        ret ^= ch.charCodeAt();
    }
    return String.fromCharCode(ret);
};

java：

class Solution {
    public char findTheDifference(String s, String t) {
        int ret = 0;
        for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {
            ret ^= s.charAt(i);
        }
        for (int i = 0; i < t.length(); ++i) {
            ret ^= t.charAt(i);
        }
        return (char) ret;
    }
}

268. 丢失的数字 （easy）

方法1.排序：在循环数组，看后一个数是不是比前一个大1

方法2.哈希表：将数组中的元素插入哈希表，然后循环0～nums.length-1中的数是不是都在哈希表中

方法3.求和：0～nums.length-1求和减去nums中的和

方法4:位运算

• 思路：相同的数异或为0
• 复杂度：时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)

js:

//nums = [3,0,1]
//index = 0,1,2
var missingNumber = function (nums) {
    let missing = nums.length
    for (let i = 0; i < nums.length; i++) {//相同的数异或为0
        missing = missing ^ nums[i] ^ (i)
    }
    return missing
}

java

class Solution {
    public int missingNumber(int[] nums) {
        int missing = nums.length;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            missing ^= i ^ nums[i];
        }
        return missing;
    }
}

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