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Java面试题:总计两个字符串中整数的个数

2019年9月29日 - JavaScript

别人家的面试题:总结“1”的个数

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

正文我: manbetx网页手机登录版,伯乐在线
十年踪迹
。未经笔者许可,禁绝转载!
接待到场伯乐在线 专辑作者

小胡子哥 @Barret李靖
给自家引入了三个写算法刷题的地点
leetcode.com,没有 ACM
那么难,但难题很有意思。并且听别人讲那么些标题都来自一些商城的面试题。好吧,解解外人集团的面试题其实很风趣,既可以整理思路磨练技术,又不要顾虑漏题
╮(╯▽╰)╭。

长途电话短说,让我们来看一道题

面试之中问到了三个算法:在一个字符串中,总计出现的平头的个数,一而再的数字为三个整数(不思虑负数),字符串中不带有空格。作者是用Java达成的。

countBits 的年月复杂度

考虑 countBits, 上面包车型大巴算法:

地点八个本子的 countBits 的年华复杂度都不独有 O(N)。那么有没一时间复杂度
O(N) 的算法呢?

实在,“版本3”已经为我们提示了答案,答案就在上头的可怜定律里,小编把特别等式再写贰遍:

countBit(n & (n – 1)) === countBit(n) – 1

1
countBit(n & (n – 1)) === countBit(n) – 1

也等于说,如果大家领略了 countBit(n & (n - 1)),那么大家也就掌握了
countBit(n)

而我辈掌握 countBit(0) 的值是 0,于是,我们可以很简短的递推:

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;
}

原本就这样轻巧,你想到了吧 ╮(╯▽╰)╭

如上就是负有的剧情,轻巧的难点考虑起来很有意思吗?程序员就活该追求完善的算法,不是吗?

那是 leetcode
算法面试题体系的率开始时期,上期大家切磋另外一道题,那道题也很风趣:剖断贰个非负整数是还是不是是
4 的整数11回方
,别告诉自个儿你用循环,想想更抢眼的办法吧~

打赏扶助自身写出更加多好小说,多谢!


打赏小编

/**
* a10b20c30de40fg
* 思路:首先要遍历所有的字符,判断每个字符是不是数字,是数字的话就把它放在一个StringBuilder对象
* 里面并标记,下面一个字符要是数字就加在后面,不是数字的话,就把当前的StringBuilder里面的数字
* 塞到list里面,最后判断list长度即可
*/

public static void main(String[] args) {
    Scanner scanner = new Scanner(System.in);
    String s = scanner.next();
    scanner.close();    
    if (s != null && s.length() != 0) {
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        boolean isChar = false;
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            char c = s.charAt(i);
            if (c >= '0' && c <= '9') {
                sb.append(s.charAt(i));
                if (i == s.length() - 1) {
                    list.add(Integer.parseInt(sb.toString()));
                    sb.setLength(0);
                }
                isChar = false;
            } else {
                if (sb.length() > 0 && isChar == false) {
                    list.add(Integer.parseInt(sb.toString()));
                    sb.setLength(0);
                }
                isChar = true;
            }
        }
        System.out.println(list.size());        
    }
}

解题思路

那道题咋一看还挺轻便的,无非是:

JavaScript中,计算 countBit 能够取巧:

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;
}

地方的代码里,我们直接对 n 用 toString(2)
转成二进制表示的字符串,然后去掉在那之中的0,剩下的便是“1”的个数。

下一场,大家写一下完全的顺序:

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;
}

地点这种写法拾分收益,好处是 countBit 利用 JavaScript
语言特色完毕得老大精简,坏处是就算今后要将它改写成别的语言的本子,就有望懵B了,它不是很通用,何况它的本性还在于
Number.prototype.toString(2) 和 String.prototype.replace 的兑现。

因此为了追求更加好的写法,大家有不能缺少思考一下 countBit 的通用落成法。

笔者们说,求一个莫西干发型的二进制表示中 “1” 的个数,最常见的本来是多少个 O(logN)
的不二诀要:

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;
}

由此大家有了版本2

如此达成也很简短不是啊?可是那样完毕是不是最优?建议此处思虑10分钟再往下看。


if (list.size() > 0) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
        sum = sum + list.get(i);
    }
    System.out.println(sum);
}

关于作者:十年踪迹

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月影,奇舞蹈艺术团团长,热爱前端开采,JavaScript
程序猿一枚,能写代码也能打杂卖萌说段子。
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即使倘诺换个问法也是平等的,总结一个字符串中冒出整数的和,只须求在下边步入叁个遍历list,把具有的数字加一齐就好了。

统计“1”的个数

给定三个非负整数 num,对于率性 i,0 ≤ i ≤ num,总结 i
的值对应的二进制数中 “1” 的个数,将那一个结果重临为多个数组。

例如:

当 num = 5 时,再次来到值为 [0,1,1,2,1,2]。

/** * @param {number} num * @return {number[]} */ var countBits =
function(num) { //在此地完结代码 };

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/**
* @param {number} num
* @return {number[]}
*/
var countBits = function(num) {
    //在此处实现代码
};

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评论

更快的 countBit

上贰个本子的 countBit 的光阴复杂度已是 O(logN)
了,难道还足以越来越快啊?当然是足以的,大家无需去剖断每种人是还是不是“1”,也能通晓n 的二进制中有多少个“1”。

有二个妙法,是基于以下一个定律:

countBit(n & (n – 1)) === countBit(n) – 1

1
countBit(n & (n – 1)) === countBit(n) – 1

那一个很轻易领会,大家只要想转手,对于自由 n,n – 1 的二进制数表示正好是 n
的二进制数的最末三个“1”退位,由此 n & n – 1 刚好将 n
的最末一人“1”消去,比方:

于是,我们有了二个更加快的算法:

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) 却须要循环
7 次。

优化到了这么些水平,是还是不是全数都终止了呢?从算法上来讲仿佛早已经是极致了?真的吗?再给大家30 秒时间思索一下,然后再往下看。


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