《算法题讲解指南:优选算法-位运算》--35.两个整数之和,36.只出现一次的数字 ||,37.消失的两个数字

《算法题讲解指南:优选算法-位运算》--35.两个整数之和,36.只出现一次的数字 ||,37.消失的两个数字

🔥小叶-duck个人主页

❄️个人专栏《Data-Structure-Learning》

《C++入门到进阶&自我学习过程记录》《算法题讲解指南》--从优选到贪心

未择之路,不须回头
已择之路,纵是荆棘遍野,亦作花海遨游


目录

35.两个整数之和

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(位运算):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

36.只出现一次的数字 ||

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(比特位计数):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

38. 消失的两个数字

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(位运算):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

结束语


35.两个整数之和

题目链接:

371. 两整数之和 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(位运算):

算法思路:
  • 异或 ^ 运算本质是【无进位加法
  • 按位与 & 操作能够得到【进位】的对应位置,但还需要左移1才是需要进位的位置
  • 然后一直循环,直到【进位】变成 0 为止

C++算法代码:

class Solution { public: int getSum(int a, int b) { //解法:位运算(^异或:无进位相加) while(b) { int x = a ^ b; int y = (a & b) << 1; a = x; b = y;//得到进位的对应位置,再左移1才是需要进位的位置 //只进行一次a & b不一定保证新的a和b没有需要进位的位置,所以需要将这个步骤进行循环 //a & b为0则说明没有进位的位置了 } return a ^ b; } };

算法总结及流程解析:

36.只出现一次的数字 ||

题目链接:

137. 只出现一次的数字 II - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(比特位计数):

算法思路:

      设要找的数为 ret。
      由于整个数组中,需要找的元素只出现了【一次】,其余的数都出现【三次】,因此我们可以用根据所有数的【某一个比特位】的总和 %3 的结果快速定位到 ret 上的【一个比特位上】的值  是 0 还是 1
      这样我们通过 ret 的每一个比特位上的值,就可以将 ret 还原出来。

C++算法代码:

class Solution { public: int singleNumber(vector<int>& nums) { //方法一:排序(时间复杂度较大:O(NlogN),但容易想到) // sort(nums.begin(), nums.end()); // for(int i = 0; i < nums.size() - 1; i += 3) // { // if(nums[i] != nums[i + 1]) // { // return nums[i]; // } // } // return nums.back(); //方法二:位运算(为线性时间复杂度:O(32N),但非常巧妙比较难想) int ret = 0;//作为位图 for(int i = 0; i < 32; i++) //一个数二进制位的长度,依次修改ret的每一位 { int sum = 0; for(int x = 0; x < nums.size(); x++) //计算nums中所有数的二进制第i位的和 { sum += ((nums[x] >> i) & 1); } ret |= ((sum % 3) << i); //求和结果余3后修改到ret对应第i位的位置 } return ret; } };

算法总结及流程解析:

38. 消失的两个数字

题目链接:

面试题 17.19. 消失的两个数字 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(位运算):

算法思路:

      本题相当于就是 268.丢失的数字 + 260.只出现一次的数字||| 组合起来的题。
      先将数组中的数【1,n+2】区间内的所有数异或】在一起,问题就变成了:有两个数出现了【一次】,其余所有的数出现了【两次】。进而变成了 260.只出现了一次的数字||| 这道题。

C++算法代码:

class Solution { public: vector<int> missingTwo(vector<int>& nums) { //位运算 //先将数组nums所有数以及1~N+2区间所有数全部异或一遍,得到消失两数的异或 int ret = 0; int a = 0; int b = 0; //分别表示两个消失的数 for(int i = 0; i < nums.size(); i++) { ret ^= nums[i]; } for(int i = 1; i <= nums.size() + 2; i++) { ret ^= i; } //此时ret = a ^ b //由于a和b一定不同,所以一定会存在某一位比特位一个是0一个是1 ////两者异或后对应的那一位就一定是1,所以我们需要找到那一位 //获取到ret最右侧出现1的比特位位置 int x = 0; while(1) { if(((ret >> x) & 1) == 1) { break; } x++; } //将数组nums所有数以及(1~N+2)区间所有数分成两类: //一类就是第x位比特位值为0,一类就是第x位比特位值为1 ////这样两个消失数就会被分开,通过异或,在数组以及(1~N+2)区间都出现的数就会抵消, //a和b也就分别是这两个消失数了 for(int i = 0; i < nums.size(); i++) { if(((nums[i] >> x) & 1) == 0)//假设a是第x位比特位为0的消失数 { a ^= nums[i]; } else //假设b就是第x位比特位为1的消失数 { b ^= nums[i]; } } for(int i = 1; i <= nums.size() + 2; i++) { if(((i >> x) & 1) == 0) { a ^= i; } else { b ^= i; } }//两次循环则数组中存在的数异或了两次被抵消,a和b就分别是两个消失数 return {a, b}; } };

算法总结及流程解析:

结束语

      到此,35.两个整数之和,36.只出现一次的数字 ||,37.消失的两个数字 这三道算法题就讲解完了。第35题通过异或和按位与操作实现无进位加法,循环处理进位直至为零,高效求解两数之和;第36题利用比特位计数技术,统计所有数字各二进制位出现次数,模3结果定位唯一出现一次的数字;第37题通过位运算巧妙解决。首先将数组与[1,n+2]区间所有数异或,转化为两个数出现一次的问题。核心思路借鉴了260题《只出现一次的数字III》,通过提取不同比特位将数分组异或,最终找到缺失的两个数。希望大家能有所收获!

Read more

算法笔记:洛谷 P1108 低价购买

洛谷:低价购买 1. 题目核心与难点 * 目标: 1 . 求最长下降子序列(LIS)的长度。 2 . 求达到该长度的不重复方案总数。 * 难点:方案去重。若两条路径数值序列完全一致(例如 10 8 6 和另外一组 10 8 6),即便位置不同,也只能算一种方案。 2.状态转移的定义 f [ i ] f[i] f[i]:以第 i i i 天价格结尾的最长下降子序列长度。 t [ i ] t[i] t[i]:以第 i i i 天价格结尾且长度为 f [ i

By Ne0inhk

轨迹数据压缩的Douglas-Peucker算法(附代码及原始数据)

机场出租车调度问题:数学建模实战解析 大家好!今天咱们来聊聊一个特别接地气的数学建模题目——机场的出租车调度问题。这是2019年全国大学生数学建模竞赛的C题,题目看着简单,实际上藏着不少玄机。咱们一起拆解这个题目,看看怎么用数学模型来解决现实生活中的难题。 问题背景:机场出租车的那些事儿 想象一下你刚从飞机下来,拖着行李箱走到出租车候客区,发现有两条队:一条是"短途专用通道",另一条是普通队。为什么会有这样的设计?背后其实是一套复杂的调度系统在运作。 题目给我们几个核心信息点: 1.大多数机场出租车司机会在"蓄车池"排队等待 2.机场管理人员会采集乘客目的地信息 3.对于短途乘客(比如目的地小于某个阈值d),会给司机"补偿"或安排他们优先接客 4.司机可以自主选择是否去"短途专用通道"排队 核心问题就是要我们设计一套合理的调度方案,在乘客等候时间、司机收益和机场管理效率之间找到平衡。 技术原理:排队论与博弈论的双剑合璧

By Ne0inhk
Flutter 三方库 diff_match_patch 鸿蒙文本比对拼接算法双向核心适配研判:毫秒解构海量字符差异区块建立丝滑无感知的协同编辑冲突强容错合并-适配鸿蒙 HarmonyOS ohos

Flutter 三方库 diff_match_patch 鸿蒙文本比对拼接算法双向核心适配研判:毫秒解构海量字符差异区块建立丝滑无感知的协同编辑冲突强容错合并-适配鸿蒙 HarmonyOS ohos

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 diff_match_patch 鸿蒙文本比对拼接算法双向核心适配研判:毫秒解构海量字符差异区块建立丝滑无感知的协同编辑冲突强容错合并机制 在文本编辑器、版本控制系统或协同办公应用中,快速、精准地找出两段文字之间的差异并生成补丁(Patch)是核心能力。diff_match_patch 库基于 Google 开发的高效算法,提供了业界领先的文本处理解决方案。本文将详解该库在 OpenHarmony 环境下的适配与实战。 前言 随着鸿蒙分布式能力的不断增强,多终端设备(手机、平板、电脑)之间的文档同步与协作编辑变得愈发频繁。直接传输整段文本不仅浪费带宽,且难以处理冲突。diff_match_patch 通过计算文本的最小增量,能够大幅提升鸿蒙分布式数据通信的效率。 一、原理解析 1.1 基础概念 diff_match_patch

By Ne0inhk
Leetcode 129 移除元素 | 轮转数组

Leetcode 129 移除元素 | 轮转数组

1 题目 27. 移除元素 提示 给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素。元素的顺序可能发生改变。然后返回 nums 中与 val 不同的元素的数量。 假设 nums 中不等于 val 的元素数量为 k,要通过此题,您需要执行以下操作: * 更改 nums 数组,使 nums 的前 k 个元素包含不等于 val 的元素。nums 的其余元素和 nums 的大小并不重要。 * 返回 k。 用户评测: 评测机将使用以下代码测试您的解决方案: int[] nums = [...]; // 输入数组 int

By Ne0inhk