Java 位运算算法题目练习

Java 位运算算法题目练习

位运算

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

汉明距离

在这里插入图片描述
题目解析:判断两个数的对应的二进制位不同的个数
直接判断(x>>i)&1 和 (y>>i)&1,先获取对应二进制位,在判断是否相等即可
classSolution{publicinthammingDistance(int x,int y){int count =0;//从后向前依次取出二进制位,进行比较for(int i =0;i <31;i++){if(((x>>i)&1)!=((y>>i)&1)){ count++;}}return count;}}

比特位计数

在这里插入图片描述
题目解析:给了一个数n,从[0,n]中,找出每一个数对应的二进制位中1的个数,并将其放一个长度为(n+1)数组中
暴力解法:因为 n & (n-1)每次都可以干掉最右边的1,这样每次遇到一个数,都进行这样的操作,直到这个数变成0,才进行下一个数的计算,时间复杂度:O(n * log n)
规律:一个正整数 x ,右移一位,将会去掉最低位,变成x / 2
但是我们可以知道,如果x是偶数其1的个数和x / 2是一样的,因为后面都是0
奇数的话就要+1
偶数:bits[x] = bits[x>>1]
奇数:bits[x] = bits[x>>1] + 1

通过这种方法可以利用前面已经计算过的数据,不用像上面重复计算
时间复杂度:O(n)
//遇到一个数,求出这个数有多少1classSolution{publicint[]countBits(int n){int[] bits =newint[n+1];for(int i =0;i<=n;i++){int count =0;int x = i;while(x >0){//每次干掉左右边的1 x = x &(x -1); count++;} bits[i]= count;}return bits;}}
//根据规律classSolution{publicint[]countBits(int n){//根据规律特性,偶数 bits[x]= bits[x/2] ,奇数+1int[] bits =newint[n+1];for(int i =1;i<=n;i++){ bits[i]= bits[i>>1]+( i &1);}return bits;}}

只出现一次的数字

在这里插入图片描述
题目解析:一个数组中只有一个数出现一次,其他数都出现两次,找出这个出现一次的数
此可以使用异或,因为 a ^ a = 0,就这样将数组所有元素全部进行异或,最终的结果就是这个只出现一次的数
classSolution{publicintsingleNumber(int[] nums){int ret =0;for(int i =0;i < nums.length;i++){ ret ^= nums[i];}return ret;}}

只出现一次的数字|||

在这里插入图片描述
题目解析:上面那个题是找出只出现一次的一个数,但是这个题目中数组中有两个元素出现一次,其他都出现两次,找出这两个元素
思路:1.先进行全部数的异或,这样结果就是这两个出现一次的元素的异或结果,由于异或是相同为0,不同为1
2.因此我们只需将这个异或结果,在进行二次异或就行,当这个异或结果不为0,一个元素一直进行异或,当异或结果为0说明第二个数找到了,但是另一个这个要一直异或下去,这样第一个也找到了
3.细节,进行二次异或可能会出现数据溢出的情况,因此我们可以将2进行简化,因为异或的性质是相同为0,不同为1,当第一次异或中有一个二进制位是1,那说明这两个数肯定是一个是1,另一个是0,因此其实我们只拿第一次异或结果最右边的1进行异或即可 x & (-x)即可得到最右边的1
classSolution{publicint[]singleNumber(int[] nums){//先全部进行一次异或,这样得到的是其两个不同数的异或结果//因为 a^b^b = a//所以只需要在异或一遍int x =0;for(int num : nums){ x ^= num;}int t1 =0;int t2 =0;//防溢出 0 x = x ==Integer.MIN_VALUE ? x : x&(-x);//直接根据最右侧1写//x = x&(-x);for(int num : nums){//等于0说明,找到了一个数if((num & x)!=0){ t1 ^= num;}else{ t2 ^= num;}}returnnewint[]{t1,t2};}}

判断字符是否唯一

在这里插入图片描述
题目解析:有一个char类型的数组,里面存放的全是小写字母,判断其中是否有重复字母,如果有返回false,如果没有返回true
思路1:使用hash表,来遍历整个数组,每次放入元素都检查哈希表是否存放过这个元素,时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(n)
思路2:因为总共就26个小写英文字母,因此可以使用一个int[ ] 类型数组来模拟哈希表,这样空间复杂度变为O(1)
思路3:思路2其实还是有点浪费空间,因此我们可以使用位图,总共就26个小写英文字母,一个int类型有32个比特位,我们将小写字母对应到位图中,判断其对应的二进制位是否为1,为1返回false
不为1,将其对应的二进制位修改成1

if (((bitMap>>i)&1) == 1){
return false
}
bitMap |= (1 << x)
在这里插入图片描述
classSolution{publicbooleanisUnique(String astr){if(astr.length()>26){returnfalse;}//位图的思想,只是用一个int来表示全部int bitMap =0;for(int i =0; i < astr.length(); i++){int x = astr.charAt(i)-'a';//判断其对应位置的二进制位是否为1if(((bitMap>>x)&1)==1){returnfalse;}//如果是0就将这个二进制位修改成1 bitMap |=(1<<x);}returntrue;}}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)

丢失的数字

在这里插入图片描述
题目解析:在[0 , n]中只有n个数在数组中,找出那个不在数字中的数
在这里插入图片描述
classSolution{publicintmissingNumber(int[] nums){int ret =0;for(int i =0;i < nums.length;i++){ ret ^= nums[i]^ i;}//最后还有一个其长度没有异或return ret ^ nums.length;}}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)

两数之和

在这里插入图片描述
题目解析:不适用+和-运算符计算两数之和
使用^(无进位相加)
在这里插入图片描述
classSolution{publicintgetSum(int a,int b){//当没有进位a ^ b就是结果while(b !=0){int x = a ^ b;//无进位相加int carry =(a & b)<<1;//计算进位 a = x; b = carry;}return a;}}

只出现一次的数字

在这里插入图片描述
题目解析:一个数组中只有一个数字出现一次,其他全部出现三次,找出这个只出现一次的数字
位图思想:一个一个二进制位确定,全部确定最终就得到这个数字
因此每次要计算出其数组每一个数值对应第 i 位 2进制之和,因为其他数字全部出现三次,因此让其 %3,得到的就是要找到数字第i 位 2进制的值
在这里插入图片描述
classSolution{publicintsingleNumber(int[] nums){int ret =0;for(int i =0; i <32; i++){int sum =0;//统计其数组第i位2进制之和for(int j =0; j < nums.length; j++){if(((nums[j]>> i)&1)==1){ sum++;}} sum %=3;if(sum ==1){//将其第i位修改成1 ret |=(1<< i);}}return ret;}}
时间复杂度:O(n ^ 2)
空间复杂度:O(1)

消失的两个数字

在这里插入图片描述
题目解析:一个包含[ 1, N]数的数组中有两个数消失了,找出这两个消失的数字
此题目结合 丢失的数字和只出现一次的数字|||的结合
丢失的数字:是找出一个数组缺失的一个数字
只出现一次的数字|||:是一个数组有两个数出现一次,其他全部出现两次,找出这两个只出现一次的数字
原理:1.先求出其消失的两个数字的异或结果,根据其丢失的数字这个题目,我们只需要将其nums数组所有元素和[0 , N]全部异或一起就是丢失两个数的异或结果记作ret
2.进行二次异或,找出这两个数,因为异或是相同为0,不同为1,所以只需要找出其任意一个ret中二进制位为1,这里可以先找出ret最右侧的1,拿这个来&进行判断,因为异或结果相同为0,不同为1,将其分为两类,一类是ret & 数 != 0,另一类==0,这样分别进行二次异或找出这两个数
也可以找出两个数异或结果ret中一个二进制位为1,拿这个二进制位分为两类,一类是这个二进制位为1,一类是这个二进制位为0,这个分为两类,分别异或最终可以找出这两个数
classSolution{publicint[]missingTwo(int[] nums){//先找出消失的两个数字^结果int ret =0;for(int num : nums){ ret ^= num;}for(int i =1;i <= nums.length +2;i++){ ret ^= i;}//此时的ret就是消失的两个数字的异或结果//找出最右边的1 ret = ret ==0? ret : ret&(-ret);//只根据其第i位进行判断即可,因为异或结果是相同为0,不同为1//此时将其分为两类int t1 =0;int t2 =0;for(int num : nums){if((ret & num)!=0){ t1 ^= num;}else{ t2 ^= num;}}for(int i =1;i <= nums.length +2;i++){if((ret & i )!=0){ t1 ^= i;}else{ t2 ^= i;}}returnnewint[]{t1,t2};}}
classSolution{publicint[]missingTwo(int[] nums){//先找出消失的两个数字^结果int ret =0;for(int num : nums){ ret ^= num;}for(int i =1;i <= nums.length +2;i++){ ret ^= i;}//此时的ret就是消失的两个数字的异或结果int d =0;//为1的二进制位while(true){if(((ret>>d)&1)==1){break;} d++;}//只根据其第i位进行判断即可,因为异或结果是相同为0,不同为1//此时将其分为两类int t1 =0;int t2 =0;for(int num : nums){if(((num>>d)&1)==0){ t1 ^= num;}else{ t2 ^= num;}}for(int i =1;i <= nums.length +2;i++){if(((i>>d)&1)==0){ t1 ^= i;}else{ t2 ^= i;}}returnnewint[]{t1,t2};}}

Read more

Flutter 三方库 wasm_ffi 深入鸿蒙端侧硬核 WebAssembly 虚拟机沙盒穿透适配全景:通过异步极速 FFI 中继管道打通底层高算力异构服务-适配鸿蒙 HarmonyOS ohos

Flutter 三方库 wasm_ffi 深入鸿蒙端侧硬核 WebAssembly 虚拟机沙盒穿透适配全景:通过异步极速 FFI 中继管道打通底层高算力异构服务-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 wasm_ffi 深入鸿蒙端侧硬核 WebAssembly 虚拟机沙盒穿透适配全景:通过异步极速 FFI 中继管道打通底层高算力异构服务并全面实现无损语言壁垒交互 前言 在 OpenHarmony 应用向高性能计算领域扩展的过程中,如何优雅地接入已有的 C/C++ 算法库(如加密引擎、重型图像处理、数学模拟)而又不失跨平台的便捷性?传统的 NAPI 虽然稳健,但在 Flutter 生态中,直接利用 WebAssembly (WASM) 配合 FFI(External Function Interface)的语义可以在一定程度上实现代码的高度复用。wasm_ffi 库为 Flutter 开发者提供了一套在 Dart 环境下调用 WASM

By Ne0inhk
三种适用于Web版IM(即时通讯)聊天信息的加密算法实现方案

三种适用于Web版IM(即时通讯)聊天信息的加密算法实现方案

文章目录 * **第一部分:引言与核心密码学概念** * **1.1 为什么IM需要端到端加密(E2EE)?** * **1.2 核心密码学概念与工具** * **第二部分:方案一:静态非对称加密(基础方案)** * **2.1 方案概述与流程** * **2.2 前端Vue实现(使用node-forge)** * **1. 安装依赖** * **2. 核心工具类 `crypto.js`** * **3. Vue组件中使用** * **2.3 后端Java实现(Spring Boot)** * **1. 实体类** * **2. Controller层** * **3. WebSocket配置** * **2.4 密钥管理、注册与登录集成** * **1. 用户注册/登录时生成密钥** * **2. 密钥设置页面** * **2.

By Ne0inhk
前端代码生成的大洗牌:当 GLM 4.7 与 MiniMax 挑战 Claude Opus,谁才是性价比之王?

前端代码生成的大洗牌:当 GLM 4.7 与 MiniMax 挑战 Claude Opus,谁才是性价比之王?

在 AI 辅助编程领域,长期以来似乎存在一条不成文的铁律:如果你想要最好的结果,就必须为最昂贵的模型买单(通常是 Anthropic 或 OpenAI 的旗舰模型)。然而,随着国产大模型如 GLM 4.7 和 MiniMax M2.1 的迭代,这一格局正在发生剧烈震荡。 最近,一场针对Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro、GLM 4.7 和 MiniMax M2.1 的前端 UI生成横向测评,打破了许多人的固有认知。在这场包含落地页、仪表盘、移动端应用等五个真实场景的较量中,不仅出现了令人咋舌的“滑铁卢”,更诞生了性价比极高的“新王”。 本文将深入拆解这场测试的细节,透过代码生成的表象,探讨大模型在工程化落地中的真实效能与成本逻辑。

By Ne0inhk
【Java Web学习 | 第14篇】JavaScript(8) -正则表达式

【Java Web学习 | 第14篇】JavaScript(8) -正则表达式

🌈个人主页: Hygge_Code🔥热门专栏:从0开始学习Java | Linux学习| 计算机网络💫个人格言: “既然选择了远方,便不顾风雨兼程” 文章目录 * JavaScript 正则表达式详解 * 什么是正则表达式🤔 * JavaScript 正则表达式的定义与使用🥝 * 1. 字面量语法 * 2. 常用匹配方法 * test() 方法🍋‍🟩 * exec() 方法🍋‍🟩 * 正则表达式的核心组成部分🐦‍🔥 * 1. 元字符 * 边界符 * 量词 * 字符类 * 2. 修饰符 * 简单示例🍂 JavaScript 正则表达式详解 正则表达式是处理字符串的强大工具,在 JavaScript 中被广泛应用于表单验证、文本处理和数据提取等场景。本文将从正则表达式的基本概念出发,详细介绍其语法规则和实际应用方法。 什么是正则表达式🤔 正则表达式是用于匹配字符串中字符组合的模式,在 JavaScript

By Ne0inhk