bit=1[一比特位]统计算法 :Brian Kernighan算法

文章目录

    • 基础知识点
        • 位计算判断2的幂
    • 算法分析
    • 实现代码

基础知识点

位计算判断2的幂

由于一个计算机是二进制存储数据,比如:

12 = 000001100

即 2^0 * 0+ 2^1 * 0+ 2^2 * 1+ 2^3 * 1 = 12;

对于2的幂次方有特点就是二进制中只有一个位为1;即

2^0 = 1 = 00000001;
2^1 = 2 = 00000010;
2^2 = 4 = 00000100;
2^3 = 8 = 00001000;

对于只有一个1的二进制有一个特点

int n; // n为2的幂次
n&(n-1) == 0 //return true;

这是一个判断2的幂次方的快速方法:n & (n - 1) == 0

同时运算式:n = n & (n - 1) 可以把n的二进制的最后一个为1 的位置0;

算法分析

利用 Brian Kernighan 算法,可以在一定程度上进一步提升计算速度。Brian Kernighan 算法的原理是:

对于任意整数 x,令x=x & (x−1),该运算将 xx 的二进制表示的最后一个 1 变成 0。因此,对 x 重复该操作,直到 x 变成0,则操作次数即为 x 的「一比特数」。

对于给定的 n,计算从 0 到 n 的每个整数的「一比特数」的时间都不会超过 O(logn),因此总时间复杂度为 O(nlogn)。

实现代码

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

    vector<int> countBits(int n) {
        vector<int> bits(n + 1);
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            bits[i] = countOnes(i);
        }
        return bits;
    }

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