Given a non negative integer number num. For every numbers i in the range 0 ≤ i ≤ num calculate the number of 1's in their binary representation and return them as an array. Example: For num = 5 you should return [0,1,1,2,1,2]. Follow up:
给出一个非负整数num。对于 0 ≤ i ≤ num 范围的每个数计算它们二进制表示的数中的1的个数,并返回它们组成的数组。 例子: 对 num = 5 你应该返回 [0,1,1,2,1,2]。 进阶:
把0~7的二进制表示法的数字列出来,数其中的1的个数,找到一个规律,0对应的数是0,1、2对应的是1个1。往上走只用计算不断除以2一直除到1后,存在余数为1的次数,加上最后的1,就是该数二进制表示法中1的个数。
注意初始化结果数组的时候容量为 num+1,不是 num。
我的做法时间复杂度应该是O(nlogn)。
初始化int型数组后,数组所有元素默认为0,所以对0的判断处理可以略去。
public class Solution {
public int[] countBits(int num) {
int[] result = new int[num+1];
for (int i = 0; i <= num; i++) {
if (i == 0) result[i] = 0;
else if (i <= 2) result[i] = 1;
else {
int numberOfOne = 1;
int number = i;
while (number > 1) {
numberOfOne += number % 2;
number = number / 2;
}
result[i] = numberOfOne;
}
}
return result;
}
}
public int[] countBits(int num) {
int[] f = new int[num + 1];
for (int i=1; i<=num; i++) f[i] = f[i >> 1] + (i & 1);
return f;
}
这个做法把上面的思想简化了很多,i&1其实就是看最后一位有没有1,也就是取余为1。然后加上 f[i >> 1],这个其实就是当前数字除以2后对应的数字的1的个数,所以可以看出我的做法做了很多无用功,因为没有利用到已经得出的结果,而这个做法的时间复杂度就是O(n)了。