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 ——


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
};

一个满足题目要求的输入范例。

  现在来讲max的作用,用来把数变小的,我们可以想象如果是很大的数的很高次方,乘几次后数据非常大无法用任何一个基本数据类型表示,而且这也是不必要的,通常我们只需要知道最后若干位的值,这就可以用到取余了,余数的幂和原数的幂在余数的位数上是相同的,所以每次进行乘法运算后都要取余,当然如果数据很小也可以不用取余。

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④输出位数。

11 = 2³×1 + 2²×0 + 2¹×1 + 2º×1

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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  int n; 

 1 #include<iostream>
 2 using namespace std;
 3 
 4 int cal(int x, int n, int max){
 5     int sum = 1;
 6     while (n > 0){
 7         if (n & 1)
 8             sum = sum*x%max;
 9         n >>= 1;
10         x = x*x%max;
11     }
12     return sum;
13 }
14 int main(){
15     int x, n;
16     while ((cin >> x >> n) && (x || n)){
17         cout << cal(x, n, 1000) << endl;
18     }
19     return 0;
20 }

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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。


{

 

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 ——


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int cal(int x, int n, int max){

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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别人家的面试题:统计“1”的个数

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

本文作者: 伯乐在线 –
十年踪迹
。未经作者许可,禁止转载!
欢迎加入伯乐在线 专栏作者。

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:

    {

    sum =
sum*x%max;//如果为1,sum就要乘x^i,i为该位在二进制数中的位置
  n >>=
1;      //>>为位运算符,右移一位,即去掉已经计算过的部分
  x =
x*x%max;    //用来标记记录x^2^i,循环i次即去掉了i位,当第i+1位为1时,sum就要乘x^2^i;
  }
  return sum;//循环结束返回结果。
}

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

本文作者: 伯乐在线 –
十年踪迹
。未经作者许可,禁止转载!
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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。

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。


    b=fun(num1);

即把n化为2进制数,每个为1的位都是较小的一部分。这样可以用一个循环来解决。下面是快速幂的非递归代码,暂时忽略max

“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?

  输入数据中每一个数的范围。

  int sum = 1;    //最后输出的结果
  while (n > 0){   //当幂降为0是结束
  if (n &
1)      //位运算,&是按位与,当两边都为1,表达式为1,这个是用来判断二进制数最后一位是否为1,这里n是以二进制的形式比较的

  两个整数都小于10000

  第一总比较土鳖,每次乘完对1000取余也可以过。

①定义变量:两个整数;

  简单的说这题就是要求高次幂,有两种方法可以实现。

提交此题   

求A^B的最后三位数表示的整数。
说明:A^B的含义是“A的B次方”

    }

Problem Description

与上面的样例输入对应的输出。

下面贴上上面那题的代码

printf(“%d\n”,s);

对于每个测试实例,请输出A^B的最后三位表示的整数,每个输出占一行。

时间限制:1.0s  内存限制:256.0MB

11的二进制是1011

  printf(“\n”);

 Input

时间限制:10.0s  内存限制:256.0MB

  好了,感觉我已经讲的很详细了!!真的是尽力了。。。

    }

  我要讲的是第二种听起来很高大上的方法——快速幂。为什么叫快速幂呢?因为用它求幂非常快,对于x^n,复杂度为O(logn),是不是很吊!快速幂的原理是把幂分解,把一个很大的幂分解成较小的几部分。例如:

问题描述

输入数据包含多个测试实例,每个实例占一行,由两个正整数A和B组成(1<=A,B<=10000),如果A=0,
B=0,则表示输入数据的结束,不做处理。

#include “stdio.h”

 Output

int main()

因此,我们将a¹¹转化为 图片 9

{

(2)for语句循环(从1开始,循环到该数),用if语句判断该数是否被约数整除余数为0,如果为0,则累加;

数据规模和约定

②输入十进制整数;

        if(n % i==0){

    while(n!=0)

4

    return 0;

时间限制:1.0s  内存限制:512.0MB

③调用函数:

样例输入

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