算法专题五:位运算

发布时间:2024年01月01日

一.常见位运算总结:

1.位1的个数

在这里插入图片描述
位1的个数

class Solution {
public:
    int hammingWeight(uint32_t n) {
        int count = 0;
        for(int i=0;i<32;i++)
        {
            if((n>>i)&1)
                count++;
            //按位与& 有0就是0
            //按位或| 有1就是1
            //按位异或^ 相同为0相异为1
        }
        return count;
    }
};

2.比特位记数

在这里插入图片描述
比特位计数

class Solution {
public:
    vector<int> countBits(int n) {
        vector<int> ans(n+1);
        //1.考虑一趟扫描!
        int hightbit = 0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            //1.判断是否需要更新数据:
            if((i&(i-1)) == 0)
            {
                hightbit = i;
            }
            ans[i] = ans[i - hightbit]+1;
        }
        return ans;
    }
};

3.汉明距离

在这里插入图片描述
汉明距离

1.通过提出每一位然后于1按位与提出x或者y的每一位数值。
2.进行判断是否相等不相等就count++;

class Solution {
public:
    int hammingDistance(int x, int y) {
        int count = 0;
        for(int i=0 ; i<32 ; i++)
        {
            if (((x>>i) & 1) != ((y>>i) & 1))
                count++;
        }
        return count;
    }
};

4.只出现一次的数字

在这里插入图片描述

只出现一次的数字

1.一组数按位在一起按照题目意思只有一个数只有自己。
2.其他数值都是一对一对。
3.两个相同的数按位异或在一起结果是0
4.0和所有数按位异或在一起结果为那个数本身。

class Solution {
public:
    int singleNumber(vector<int>& nums) {
        int value = 0;

        for(auto num:nums)
        {
            value^=num;
        }
        return value;
    }
};

5.只出现一次的数字三

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只出现一次的数字三

1.考虑特殊情况数组中只有两个元素直接返回这个数组。
2.排序:相同的数值一定相邻并且数组元素的个数为偶数。
3-1:特殊的两个数是相邻的–>指针移动长度
3-2:特殊的两个数是不是相邻的–>指针移动长度和边界控制问题!

class Solution {
public:
    vector<int> singleNumber(vector<int>& nums) {
        //0.特殊情况:
        int n = nums.size();
        if(n==2)
            return nums;

        //1.排序
        sort(nums.begin(),nums.end());

        //2.创建双指针分析各种情况解决方案:
        int left = 0;
        int right = 1;

        vector<int> vv ;

        while(left<n && right<=n)
        {
            //情况1: 1 1 2 3 3 4 4 5
            if(right == n)
            {
                vv.push_back(nums[left]);
                break;
            }                

            if(nums[left]==nums[right])
            {
                left+=2;
                right+=2;
            }
            else
            {
                vv.push_back(nums[left]);

                left+=1;
                right+=1;
            }
        }

        return vv;
    }
};

二.判断字符是否为一

在这里插入图片描述
判断字符是否唯一

1.思路一:位运算思路

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    bool isUnique(string astr) {
        int n = astr.size();
        if(n > 26)
            return false;

        int bitmap = 0;
        for(auto ch : astr)
        {
            int count = ch - 'a';
            if(((bitmap>>count) & 1) == 1)
                return false;
            
            bitmap |= (1<<count);
        }
        return true;
    }
};

GIF题目解析

三.丢失的数字

1.思路一:暴力思路

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();

        if(n == 1)
        {
            if(nums[0] == 1) return 0;
            if(nums[0] == 0) return 1;
        }

        //1.排序:
        sort(nums.begin() , nums.end());
        //2.遍历找数:
        for(int i=0 ; i < n ; i++)
        {
            if(i != nums[i])
                return i;
        }
        return n;
    }
};

//时间复杂度 1.排序:n*long^n  2. 遍历o(n)
//空间复杂度 O(1)

2.思路二:高斯求和思路:

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        //1.求数组个数:
        int n = nums.size();
        //2.求从0到n的和
        long long sum_1 = ((0+n)*(n+1))/2;
        //3.遍历数组求和
        long long sum_2 = 0;
        for(auto num : nums)
        {
            sum_2 += num;
        }
        //4.计算结果:
        return (sum_1 - sum_2);
    }
};

//1.时间复杂度:O(n)
//2.空间复杂度为:O(1)

3.思路三:哈希思路

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        //1.计算数组长度:
        int n = nums.size();
        //2.开一个哈希表
        vector<int> hash(n+1);
        //3.遍历数组第一遍给hash赋值:
        for(auto num_1 : nums)
        {
            hash[num_1]++;
        }
        //4.遍历hash第一遍判断没有的返回出来:
        for(int i=0 ; i < n+1 ;i++)
        {
            if (hash[i] == 0)
                return i;
        }
        //照顾leetcode
        return 0;
    }
};

//时间复杂度:O(n)
//空间复杂度:O(n)

4.思路四:位运算思路优化

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        //1.计算长度
        int n = nums.size();
        //2.异或所有数据:
        int ret = 0;

        for(int i=0 ; i<n ; i++)
        {
            ret^=nums[i];
        }
        for(int i=0 ; i<=n ;i++)
        {
            ret^=i;
        }
        return ret;
    }
};

//时间复杂度:O(n)
//空间复杂度:O(1)

四.两整数之和

在这里插入图片描述
两整数之和

1.思路一:按位异或+无进位相加

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int getSum(int a, int b) {
        while(((a&b)<<1)!=0)
        {
            //0.保存数据
            int tmp = a;
            //1.a的更新:
            tmp = a^b;
            //2.b的更新
            b = ((a&b)<<1);
            //3.数据归还
            a = tmp;
        }
        return a^b;
    }
};

五.只出现一次的数字二

在这里插入图片描述

只出现一次的数字二

1.思路一:暴力思路+排序

class Solution {
public:
    int singleNumber(vector<int>& nums) {

        if(nums.size()==1)
            return nums[0];

        //1.排序
        sort(nums.begin(),nums.end());

        //2.三指针遍历数据:
        int l = 0;
        int m = 1;
        int r = 2;

        while(l < nums.size())
        {
            if( m >= nums.size() && r >= nums.size())
            {
                return nums[l];
            }
            
            if(nums[m] == nums[r] && nums[m] != nums[l])
            {
                return nums[l];
            }
            else 
            {
                l+=3;
                m+=3;
                r+=3;
            }
        }
        return 0;
    }
};

2.思路二:异或思路:

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    int singleNumber(vector<int>& nums) {
        int ret = 0;
        for(int i=0;i<32;i++)
        {
            int sum = 0;
            for(int x:nums)
            {
                if(((x>>i)&1) == 1)
                    sum++;
            }
            //推广到只出现n次的数组!
            sum%=3;//3改变为n
            if(sum == 1) ret |= (1<<i);
        }
        return ret;
    }
};

//时间复杂度是:O(n)
//空间复杂度是:O(1)

六.消失的两个数字

1.思路一

在这里插入图片描述

class Solution {
public:
    vector<int> missingTwo(vector<int>& nums) {
        //1.异或所有数值:
        int tmp = 0;
        for(auto num:nums) tmp^=num;
        for(int i=1 ; i<=nums.size()+2 ; i++) tmp ^=i;

        //2.tmp==a^b;找出a,b中比特位不同的哪一位
        int diff = 0;
        while(1)
        {
            if(((tmp>>diff)&1) == 1) break;
            else diff++;
        }

        //3.根据diff位置的不同把所有数据划分为两类去处理
        int a = 0 , b = 0;
        for(int x:nums)
            if(((x>>diff) & 1) ==1 ) b^=x;
            else a^=x;
        for(int i=1;i<=nums.size()+2;i++)
            if(((i>>diff)&1) == 1) b^=i;
            else a^=i;

        return {a,b};
    }
};
文章来源:https://blog.csdn.net/2201_75943325/article/details/135322177
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