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专题四_位运算( >> , << , , | , ^ )_算法详细总结

目录

位运算

常见位运算总结

1.基础位运算

2.给一个数 n ,确定它的二进制表示中的第 x 位是 0 还是 1

3.运算符的优先级

4.将一个数 n 的二进制表示的第 x 位修改成 1 

5.将一个数n的二进制表示的第x位修改成0

6.位图的思想

7.提取一个数(n)二进制表示中最右侧的 1 (lowbit)

8.干掉一个数(n)二进制表示中最右侧的 1

9.异或(^) 运算的规律

1. 判断字符是否唯⼀(easy)

解析:

1.暴力

2.位运算

总结:

2. 丢失的数字(easy)

解析:

1.暴力

2.位运算

总结:

3. 两整数之和(medium)

解析:

1.暴力:

2.位运算

总结:

4. 只出现⼀次的数字 II(medium)

解析:

1.暴力:

2.位运算:

总结:

5. 消失的两个数字(hard)

解析:

1.暴力:

2.位运算

总结:


位运算

常见位运算总结

1.基础位运算

  << : 数 n 的二进制左移x位                         按位与  &:有 0 就 0  (看&有没有很圆,长得很像0)

  >> : 数 n 的二进制右移x位                         按位或  | : 有 1 就 1  (看|  是不是长得很像1)

  ~  (按位取反,所有位0变1,1变0)          异或运算 ^ : 相同为0 ,相异为 1 / 无尽位相加 

eg:

2.给一个数 n ,确定它的二进制表示中的第 x 位是 0 还是 1

3.运算符的优先级

能加括号就加括号u,绝对不会错

4.将一个数 n 的二进制表示的第 x 位修改成 1 

5.将一个数n的二进制表示的第x位修改成0

那么就跟上一个思路一样,只要第x位,遇0,变0,即可。(&按位与)其他位全都&上一个1即可。

6.位图的思想

位图的思想其实就是哈希表

7.提取一个数(n)二进制表示中最右侧的 1 (lowbit)

n & (-n)  本质就是,得到最右侧的1,那么要考虑其他位都是于n 的每一位相反,但就是要保证最右侧的1,不变,然后&即可。

那么 (-n)就是先~(按位取反)再+1,就会让按位取反的1全都进位,变成0,知道遇到取反后的第一个0,变成1,就又变回了原来的1,然后再&即可。

8.干掉一个数(n)二进制表示中最右侧的 1

n & (n-1)  ,条件就是 n -1 就能一直向前借位,知道第一个不是0的1变成0.

再& ,就只会改变左边到借位这些位,全部都遇0,变0,到达删掉最右侧的1的效果 

9.异或(^) 运算的规律

1.a ^ 0 = a

2.a ^ a = 0 (消消乐)

3.a ^ b ^ c = a ^ (b ^ c)

^异或,再其数二进制的每一位上,相同为0,相异为1

那么就直接上例题:

1. 判断字符是否唯⼀(easy)

题目就是判断是不是字符串的字符是不是又重复的,但是不能借助任何数据结构,那么就可以考虑利用位运算,把字符当作比特位一样放在32位的数组里,如果有重复的,那么就可以利用比特位的0或1来判断。

解析:

1.暴力

不用多说,就是创建一个数组,来判断是否有字符的个数大于等于2,就返回false

2.位运算

利用一个int型32比特位来计算是否存在重复的字符,可以将字符s[i]-'a' 来存入这个32位里

class Solution {
public:
    bool isUnique(string astr) {
        int n=astr.size();if(n>26) return false;
        int bitMap=0;
        for(auto e : astr)
        {
            int i=e-'a';
            //判断该字符是否存在过
            if((bitMap>>i)&1==1) return false;
            //如果不是,我就要把第i位改成1;
            bitMap |= (1<<i);
        }
        return true;
    }
};

总结:

用bitMap来创建一个相当于int型的数组,i来存储每一位字符该移动的位数,那么就将bitMap>>i移动i位后,在跟1进行按位与,如果第一位都是1,那么就会得到1,说明之前就重复存在过,返回false

只要没有返回false 说明都是第一次出现,那么就将他bitMap这一比特位进行改变为1 ,先将1<<左移i位后进行或等于。遇1就改变。

2. 丢失的数字(easy)

这题题目意思比较简单,就是数组范围是[0,n] 那么他们就缺少一个数字x,对于ret进行^异或计算,^异或有消消乐的能力,也有无进位相加,那么进行消消乐,最后有一个数没有被消掉,就可以直接返回。

解析:

1.暴力

不用多少,排序后对数组的每一个元素跟[0,n]进行比较,如果有有一个不相等,那么就返回这个i

2.位运算

利用^异或运算,将没有消掉的数字进行返回就ok

class Solution {
public:
    int missingNumber(vector<int>& nums) {
        int ret=0;
        for(auto e : nums) ret^=e;
        for(int i=0;i<=nums.size();i++) ret^=i;
        return ret;
    }
};

总结:

^异或运算, 具有消消乐和无进位相加,那么这题就利用了消消乐的性质,翻译过来其实就是找到只出现了一次的数字这个意思,将出现了两次的数字给消掉了

3. 两整数之和(medium)

不使用加减得到两数之和,那么就肯定考虑的是位运算,利用上一题提到的^,无进位相加,具有相加性质,那么就可以进行运算

解析:

1.暴力:

其实像这种都是简单的面试题,如果未来机式,管他3*7=21,都是直接return a+b;

2.位运算

利用^ 异或运算,进行无进位相加,那么相加的都是无进位的,然后将这个值赋值给a,在单独求进位,这个时候你会发现(a&b) 就全是进位,但是都是本该进位的值在原来的位,所以全都要进一位,就全都要进行<<1左移1位,在赋值给b,在重复进行(a^b),直到b无进位为止

class Solution {
public:
    int getSum(int a, int b) {
        while(b)
        {
            int x=a^b;
            int jinwei=(a&b)<<1;
            a=x;
            b=jinwei;//知道进位为0
        }
        return a;
    }
};

总结:

本题利用^异或运算进行无进位相加,但是仍具有相加性质,只要在单独加上进位即可(只需要发现(a&b)全都是进位)

4. 只出现⼀次的数字 II(medium)

题目意思挺简单的,就是找数组中只出现了1次的数字,其他数字都出现了3次,那么就不能像上一题一样用^异或运算,消掉两个重复出现的数字,那么就会让数组全变成一个数字,那么就考虑其他位运算解决,本题有点难理解,还是要用心体会。

解析:

1.暴力:

用哈希表,每当把整个数组相同的数字都存到一起,最后返回只出现了一次的数字,有点麻烦了,时间复杂度高,空间复杂度也高

2.位运算:

我第一次写的时候听了好几遍视频,真的挺不好理解的。

class Solution {
public:
    int singleNumber(vector<int>& nums) {
        int ret=0;
        int n=nums.size();
        for(int i=0;i<32;i++)
        {
            int sum=0;
            for(auto e : nums) if((e>>i)&1) sum++; //计算nums中所有数的第i位的和是多少
            if(sum%3) ret |= (1<<i);
        }
        return ret;
    }
};

总结:

首先就是再数组中找到只出现一次的数字,其他的数字都是出现三次,由于题目不让额外开辟新空间,那么就是说明只能利用位运算进行计算
那么就要思考从哪下手,比如记录一个整个数组的所有位,(每个数都含有32位,占4个字节),那么我们使用位运算,将整个数组的同一位进行相加,eg:第1位 有3n个1+0 -> 3n 或者  3n个0 + 0 -> 0  等4种情况,因为都是出现3次,那么就把记录这个位出现的次数%3 =0 或则1 ,这就证明ret 这个只出现一次的这个数字,这一位就是这个0 或者1,那么就改变ret这32位里面的这一位,知道遍历完整个数组的所有32位即可

5. 消失的两个数字(hard)

虽然这题是困难题,但是只要弄得前面的题目真很easy

解析:

1.暴力:

那就是用数组,任何一个个比较,但是违反了题意

2.位运算

就是前面几个题目的结合,理解位运算的本质,然后进行运用
方法一:sort时间复杂度不达标O(NlogN)>O(N),还可能退化到O(N^2)
O(N) 时间内只用 O(1) 的空间   就是位运算
在这种条件下,只有用位运算是最快,最节省空间的,并且很好想,就拿^ 异或运算来说,这个就相当于消消乐,因为nums数组里面全都是从1开始的数字,全部都^ 异或后,在对i从1开始到n+2个数字进行^
消除掉已经存在的数字,那么sum中记录的就是最后剩余的两个元素,即不纯在的两个数字,那么我们只需要找到一个已经消失的数字,那么再次与sum进行^ 就可以得到两个都不存在的数字
但是后面的测试用例可能不是完全有序,我就开始进行sort,这样就可以判断当nums[0]!=1的时候就可以判断出极端情况,直接得出有一个1不存在,那么就可以得到第二个不存在的数字,但是这样sort就会发现排序就花了O(NlogN) 况且当数组接近有序的时候,快排就退化到O(N^2) 所以还要进行优化
方法二:
优化:为了不排序,让时间复杂度跳到O(logN) 那么就是当tmp记录到只剩下消失的两个数字a,b那么就明白,当tmp32位里面有一位等于1的时候,就说明,在这一位上要么a==1,b==0 要么a==0,b==1 ,就是a与b在这一个比特位上绝对不同,那么就可以在1到n+2,这么多数里面进行^异或,只要在这一个比特位上数字为1的就把他^异或到a里,如果为0,就^异或到b里,然后在^异或数组nums里面的所有元素,那么a 和 b 就会被单独独立出来
class Solution {
public:
    vector<int> missingTwo(vector<int>& nums) {
        int tmp=0;
        for(auto e : nums) tmp^=e;
        for(int i=1;i<=nums.size()+2;i++) tmp^=i;

        //那么现在只剩下a,b,找出比特位不同的那一位
        int diff=0;
        while(1)
        {
            if((tmp>>diff)&1) break;
            else diff++;
        } 

        //根据diff位进行计算未出现的数字
        int a=0,b=0;
        for(int i=1;i<=nums.size()+2;i++)
        {
            if((i>>diff)&1) a^=i;
            else b^=i;
        }
        for(auto e : nums)
        {
            if((e>>diff)&1) a^=e;
            else b^=e;
        }
        return {a,b};
    }
};

总结:

就是从数组里面找出两个消失的数字,那么就考虑^异或运算,但是最后ret里面存的就是最后消失的两个数字,所以要将两个数分离。

1.就是找到一个已经消失的数,然后再进行^异或,就可以得到,但是数组要进行排序才行

2.不进行排序,那么ret里面有两个不同的数,那么并且已经进行^ 异或运算,相同为0,相异为1,当找到ret比特位有为1的时候就证明a与b已经有分离的办法,将数组里面所有再该位比特位为1的存入a,为0的存入b,然后再将每个数字进行^异或 就能完美的将a 与 b进行分离。

总结一下吧~位运算刚开始听的时候确实很吃力,也很难,但是当上面结论用多了,确实也很简单,正所谓熟能生巧,我的进步很大,希望对你也是~


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