@Catyee
2021-08-01T14:41:33.000000Z
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数据结构与算法
计算机中自然数都有原码、反码、补码三种表示方式。
原码就是朴素的二进制表示:
6的原码:0000 0110
从右往左即:0*2^0 + 1*2^1 + 1*2^2 + 0*2^3 = 6
为了表示负数规定原码的最高位标志一个数是正数还是负数:
1的原码: 0000 0001
-1的原码: 1000 0001
规定正数的原码、反码、补码都是一样的。
而负数的反码是除了最高位以外其它各位取反的结果:
1的反码:0000 0001
-1的反码:1111 1110
按照规定:正数的补码依然与原码是一样的。
负数的补码是反码加1:
1的补码:0000 0001
-1的补码:1111 1111
可以看到原码是被人脑直接识别并可进行计算的方式,那为什么还需要反码和补码呢?
这是因为对于人脑来说,可以一眼知道第一位是符号位, 在计算的时候我们不会对符号位进行计算,但是对于计算机, 加减乘数已经是最基础的运算,要设计的尽量简单. 计算机辨别"符号位"显然会让计算机的基础电路设计变得十分复杂,于是人们想出了将符号位也参与运算的方法. 我们知道, 根据运算法则减去一个正数等于加上一个负数, 即: 1-1 = 1 + (-1) = 0 , 所以机器可以只有加法而没有减法, 这样计算机运算的设计就更简单了。于是人们开始探索 将符号位参与运算, 并且只保留加法的方法. 首先来看原码:
计算十进制的表达式: 1-1=0
1 - 1 = 1 + (-1) = [00000001]原 + [10000001]原 = [10000010]原 = -2
如果用原码表示, 让符号位也参与计算, 显然对于减法来说, 结果是不正确的。
这个时候反码出场了:
1 - 1 = 1 + (-1) = [0000 0001]反 + [1111 1110]反 = [1111 1111]反 = [1000 0000]原 = -0
发现没,如果使用反码运算,在真值部分的计算是正确的,但是多了一个符号位。让我们回过头来想想看,原码用最高位来标识一个数是正数还是负数,那0怎么办呢?实际上0有两种表示方式,+0和-0
+0原码: 0000 0000
+0反码:0000 0000
+0补码:0000 0000
-0原码:1000 0000
-0反码:1111 1111
-0反码:0000 0000
看到没,无论是+0还是-0补码都是一样的,所以用补码运算才能保证0的运算是正确的。回到1-1的场景:
1-1 = 1 + (-1) = [0000 0001]补 + [1111 1111]补 = [0000 0000]补 = [0000 0000]原 = 0
这样计算结果就正确了。所以计算机中数都是用补码表示的。
异或运算,相同为0,不同为1:
1 ^ 0 = 1;
1 ^ 1 = 0;
0 ^ 0 = 0;
根据异或的定义得到异或的一个重要性质,就是两个相同的数异或得0即n ^ n = 0,所以异或经常用来判定集合中是否有相同的数。
异或的另一个用途是交换两个数:
a = a ^ b;
b = a ^ b; // b = a ^ b ^ b = a
a = a ^ b; // a = a ^ b ^ a = b
只有当两位都是1的时候与运算的结果才是1
1 & 1 = 1
1 & 0 = 0
0 & 0 = 0
与运算有一些重要的技巧:
偶数的末位一定是0,而基数的末位一定是1,所以可以与1来得知一个数的奇偶:
偶数:X & 1 = 0
基数:X & 1 = 1
判断奇偶实际上是判断最右位是否为1,那如果要判断中间第n位怎么办呢?只要把1左移n位就可以了:
x & (1<<n) == 1
这其实java中HashMap的经典hash算法,HashMap中需要将key映射到数组下标,但数组容量是有限的,要如何才能保证映射之后不会出现下标越界的情况呢?这就用到了与运算,实际上是:
int index = hash & (length - 1)
这上面hash是key的hashcode处理过后的值,length是数组的容量,HashMap中数组容量总是2的n次方,这个数值减一之后的数值的二进制表示中高位都是0,低位都是1,HashMap默认容量是16,我们以16为例,16减1就是15,15的二进制表示如下:
15: 0000 1111
用这个数做与运算,不管hash有多大高位都会变成0,而低位会保持原有的数值,但是这个数值不管有多大都不会比各位都是1大,所以保证了这个数一定在数组范围内,实际上是消除了高位,保留了低位。
x & (x - 1)
上面的运算每次可以消除最右的1而保留高位,原理也很简单,数值减1之后从某一位开始往右一定是各位都相反,这些位都可以消除。举例:
比如5 :
5 :0101
5 - 1:0100
5 & 4:0100(消除了5最右位的1)
比如4:
4 :0100
4 - 1:0011
4 & 3:0000(消除了4最右位的1)
一个经典的题目是统计一个数的二进制表示中有多少个1,那么用这个性质就能很轻松的得出答案:
int count = 0;
while (x != 0) {
x = x & (x - 1);
count++;
}
x & (-x)
上面的运算即可保留x二进制表示中最右位的1,其余位数都置为1
比如6:
6的补码: 0000 0110
-6的补码:1111 1010
6 & (-6):0000 0010
两位中只要有一位是1或运算结果就是1,只有两位都是0或运算结果才是0
1 | 1 = 1
1 | 0 = 1
0 | 0 = 0
集合 s 包含从 1 到 n 的整数。不幸的是,因为数据错误,导致集合里面某一个数字复制了成了集合里面的另外一个数字的值,导致集合 丢失了一个数字 并且 有一个数字重复 。
给定一个数组 nums 代表了集合 S 发生错误后的结果。
请你找出重复出现的整数,再找到丢失的整数,将它们以数组的形式返回。
输入:nums = [1,2,2,4]
输出:[2,3]
输入:nums = [4, 2, 3, 2]
输出:[2, 1]
分析:
由于数组中只有一个重复的数,并且丢失了一个数,如果将集合和[1...n]构成一个大的集合,那么大的集合中正常的元素应该都是2个,重复的元素是3个,丢失的元素是1个,只有重复的元素和丢失的元素是奇数个,这时候整个大集合的元素做异或运算,最终的值将是重复元素和丢失元素异或的值,假设重复的元素为x,丢失的元素为y,那么整个集合异或的结果为x ^ y,记为r,r的二进制表示中从右往左第一个1的位置就是x和y二进制表示中的最低不同位,因为只有0和1异或才能得到1,问题是要如何计算得出这个位置,没错,需要用到与运算,用r与上-r就可以获取到r二进制中从右往左最低为1的位置,原因很简单,-r的二进制表示是r的补码(反码+1),r和-r的与运算刚好可以获取1的最低位,而且只有这一位是1,其他位都是0,举个例子,比如6:
6的补码: 0000 0110
-6的补码:1111 1010
6 & (-6):0000 0010
假设这个值为c = r & (-r),那么用c和之前大集合中每一个元素进行与运算,如果结果为0表示这个元素在这个最低位是0,如果结果是c则代表这个元素在这个最低位为1,可以按照结果将大集合分为两个集合,而且重复的元素和丢失的元素一定分别被分到了两个集合中,对于其他元素来说只会存在在其中一个集合,所以这两个集合中其他元素都是偶数,其中一个集合中包含三个重复的元素,另一个集合包含一个丢失的元素,对这两个集合中的元素分别做异或运算,那么就可以获取到重复的元素和丢失的元素,但是我们还不知道这两个元素哪个是丢失的哪个是重复的,所以还要遍历一次元数组,看哪个元素在原数组中哪个元素就是重复的元素。
[4, 2, 3, 2]
和[1..4]组成大集合:[4, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 4]
异或的结果为r = 3,二进制表示为0011
c = r & (-r) 即c = 1,二进制表示为0001
大集合中的元素与c做与运算,按结果分为两个集合:
[4, 2, 2, 2]和[3, 1, 3]
两个集合的元素分别做异或运算,得到2和1
但是还不知道2和1哪个是重复的哪个是丢失的,所以要到原集合中遍历,发现2出现在原集合中,就知道2是重复的,1是丢失的。
代码:
public int[] findErrorNums(int[] nums) {
int n = nums.length;
int xor = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
xor ^= nums[i-1];
xor ^= i;
}
int lowbit = xor & (-xor);
int num1 = 0, num2 = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
if ((i & lowbit) == 0) {
num1 ^= i;
} else {
num2 ^= i;
}
int num = nums[i-1];
if ((num & lowbit) == 0) {
num1 ^= num;
} else {
num2 ^= num;
}
}
for (int num : nums) {
if (num == num1) {
return new int[]{num1, num2};
}
}
return new int[]{num2, num1};
}
给你一个整数 n,请你判断该整数是否是 2 的幂次方。如果是,返回 true ;否则,返回 false 。
如果存在一个整数 x 使得 n == 2x ,则认为 n 是 2 的幂次方。
2的幂次方的二进制表示有一个特点就是只有高位一个1,所以用n & (n-1)消除一个1之后是否为0即可判断.但是要注意边界情况,一个是0,一个是int的最小值
对于0,由于二进制表示中没有1,所以消除完还是0,但0本身是无法表示成2的幂次方的,而对于int最小值再减1就越界了,所以也要排除。
public boolean isPowerOfTwo(int n) {
if (n == 0 || n == Integer.MIN_VALUE) {
return false;
}
return (n & (n - 1)) == 0;
}
458原题如下:
有 buckets 桶液体,其中 正好 有一桶含有毒药,其余装的都是水。它们从外观看起来都一样。为了弄清楚哪只水桶含有毒药,你可以喂一些猪喝,通过观察猪是否会死进行判断。不幸的是,你只有 minutesToTest 分钟时间来确定哪桶液体是有毒的。
喂猪的规则如下:
选择若干活猪进行喂养
可以允许小猪同时饮用任意数量的桶中的水,并且该过程不需要时间。
小猪喝完水后,必须有 minutesToDie 分钟的冷却时间。在这段时间里,你只能观察,而不允许继续喂猪。
过了 minutesToDie 分钟后,所有喝到毒药的猪都会死去,其他所有猪都会活下来。
重复这一过程,直到时间用完。
给你桶的数目 buckets ,minutesToDie 和 minutesToTest ,返回在规定时间内判断哪个桶有毒所需的 最小 猪数。
示例 1:
输入:buckets = 1000, minutesToDie = 15, minutesToTest = 60
输出:5
示例 2:
输入:buckets = 4, minutesToDie = 15, minutesToTest = 15
输出:2
示例 3:
输入:buckets = 4, minutesToDie = 15, minutesToTest = 30
输出:2
原题更加困难,我们先来看这个问题一个简单的变种:
有1000瓶药水,其中有一瓶是毒药,只要喝上一滴,15分钟之后就必死无疑。现在提供一批小猪来试毒,要怎么花最少的兔子、最少的时间,找出这瓶毒药呢?
这个变种的题目相当于原题目minutesToDie为15分钟,并且没有时间的限制,但是要求时间最少。很明显用1000只兔小猪,每只喂一瓶毒药,需要的时间是最少的,最少的时间就是15分钟。所以变种的题目可以改为:
用一天时间在1000瓶药水中用最少的小猪找出其中仅有一瓶的毒药水,小猪喝完毒药水之后要一天才能死亡。
相当于原题中buckets=1000,minutesToDie = 15, minutesToTest = 15
此时每只小猪都只能喝1次液体(再喝时间就不够了),每个小猪喝完若干瓶液体后只能出现两种状态,要么死亡,要么存活.
我们给这 1000 瓶液体分别标上一个唯一编号 0-999,由于 > 1000 > ,所以每瓶液体都对应着唯一的一个长度为10的二进制串. 我们只需要10只小猪,让每个小猪负责一个二进制位即可. 例如第一只小猪负责二进制串的最低位,那么它就需要喝掉所有二进制最低位为1的液体,如果这只小猪最后死亡,说明有毒液体的编号二进制最低位为1;否则小猪存活,有毒液体的编号二进制最低位为0. 这样一来,一只小猪就可以确定一个二进制位的取值,使用10只小猪就能完全确定有毒液体的编号.
现在回到原先的题目,考虑更为一般的情况:
假如buckets = 1000, minutesToDie = 15, minutesToTest = 60,此时每只小猪可以喝4次液体,在时间限制范围内,小猪可能出现的状态共有5种,分别为:喝完第1次后死亡、喝完第2次后死亡、喝完第3次后死亡、喝完第4次后死亡、喝完4次后依然存活. 现在每只小猪可以5种状态了,而不是之前的2种,那么我们就可以将瓶子的编号转换成五进制数考虑.
我们依然给这 1000 瓶液体分别标上一个唯一编号 0-999,由于 > 1000 > ,所以每瓶液体都对应着唯一的一个长度为5的五进制串. 我们只需要5只小猪,让每个小猪负责一个五进制位即可. 例如第一只小猪负责五进制串的最低位,那么它第一次先喝掉五进制最低位为1的液体,第二次先喝掉五进制最低位为2的液体,第三次先喝掉五进制最低位为3的液体,第四次先喝掉五进制最低位为4的液体. 在这一过程中,如果这只小猪某次喝完后死亡,就可以立马确定有毒液体五进制的最低位取值,如果喝完四次后仍存活,说明有毒液体五进制的最低位为0. 这样一来,一只小猪就可以确定一个五进制位的取值,使用5只小猪就能完全确定有毒液体的编号.
所以思路就是确定用几进制来表示状态,确定完之后在确定buckets用n进制表示至少需要多少位,这个位数就是答案。
先确定几进制:state = minutesToTest/minutesToDie + 1;
然后确定buckets用n进制表示至少需要多少位,用log运算即可,并且可以用换底公式进行转换:
logstatebuckets = logebuckets / logestate
所以最终的答案就是:
public int poorPigs(int buckets, int minutesToDie, int minutesToTest) {
int state = minutesToTest / minutesToDie + 1;
return (int) Math.ceil(Math.log(buckets) / Math.log(state));
}
1、位运算: https://leetcode-cn.com/circle/article/VvijVQ/
1、算法笔记 - 位运算: https://leetcode-cn.com/circle/article/mDhWhf/