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1x & -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 = 0,1,2var 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;    }}