别人家的面试题:一个整数是否是“4”的N次幂

别人家的面试题:一个整数是否是“4”的N次幂

2016/05/30 · 基础技术 ·
2 评论 ·
算法

本文作者: 伯乐在线
十年踪迹
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这是 leetcode.com
的第二篇。与上一篇一样,我们讨论一道相对简单的问题,因为学习总讲究循序渐进。而且,就算是简单的问题,追求算法的极致的话,其中也是有大学问的。

别人家的面试题:统计“1”的个数

2016/05/27 · JavaScript
· 5 评论 ·
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算法

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小胡子哥 @Barret李靖
给我推荐了一个写算法刷题的地方
leetcode.com,没有 ACM
那么难,但题目很有趣。而且据说这些题目都来源于一些公司的面试题。好吧,解解别人公司的面试题其实很好玩,既能整理思路锻炼能力,又不用担心漏题
╮(╯▽╰)╭。

长话短说,让我们来看一道题

“4”的整数次幂

给定一个32位有符号整数(32 bit signed
integer),写一个函数,检查这个整数是否是“4”的N次幂,这里的N是非负整数。

例如:

  • 给定 num = 16,返回 true,因为 16 = 42
  • 给定 num = 5,返回 flase

附加条件: 你能够不用循环和递归吗?

统计“1”的个数

给定一个非负整数 num,对于任意 i,0 ≤ i ≤ num,计算 i
的值对应的二进制数中 “1” 的个数,将这些结果返回为一个数组。

例如:

当 num = 5 时,返回值为 [0,1,1,2,1,2]。

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

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

解题思路

如果忽略“附加条件”,这题还挺简单的对吧?简直是信手拈来:

版本1

JavaScript

function isPowerOfFour(num){ while(!(num % 4)){ num /= 4; } return num
=== 1; }

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function isPowerOfFour(num){
    while(!(num % 4)){
        num /= 4;
    }
    return num === 1;
}

版本1 好像很简单、很强大的样子,它的时间复杂度是
log4N。有同学说,还可以做一些微小的改动:

版本1.1

JavaScript

function isPowerOfFour(num){ while(!(num % 4)){ num >>>= 2; }
return num === 1; }

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function isPowerOfFour(num){
    while(!(num % 4)){
      num >>>= 2;
    }
    return num === 1;
}

上面的代码用位移替代除法,在其他语言中更快,鉴于 JS
通常情况下非常坑的位运算操作,不一定速度能变快。

好了,最关键的是,不管是 版本1 还是 版本1.1
似乎都不满足我们前面提到的“附加条件”,即不使用循环和递归,或者说,我们需要寻找
O(1) 的解法。

按照惯例,大家先思考10秒钟,然后往下看 ——


解题思路

这道题咋一看还挺简单的,无非是:

  • 实现一个方法 countBit,对任意非负整数
    n,计算它的二进制数中“1”的个数
  • 循环 i 从 0 到 num,求 countBit(i),将值放在数组中返回。

JavaScript中,计算 countBit 可以取巧:

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;
}

上面的代码里,我们直接对 n 用 toString(2)
转成二进制表示的字符串,然后去掉其中的0,剩下的就是“1”的个数。

然后,我们写一下完整的程序:

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;
}

上面这种写法十分讨巧,好处是 countBit 利用 JavaScript
语言特性实现得十分简洁,坏处是如果将来要将它改写成其他语言的版本,就有可能懵B了,它不是很通用,而且它的性能还取决于
Number.prototype.toString(2) 和 String.prototype.replace 的实现。

所以为了追求更好的写法,我们有必要考虑一下 countBit 的通用实现法。

我们说,求一个整数的二进制表示中 “1” 的个数,最普通的当然是一个 O(logN)
的方法:

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;
}

所以我们有了版本2

这么实现也很简洁不是吗?但是这么实现是否最优?建议此处思考10秒钟再往下看。


不用循环和递归

其实这道题真心有好多种思路,计算指数之类的对数学系学霸们完全不是问题嘛:

版本2

JavaScript

const log4 = Math.log(4); function isPowerOfFour(num){ var n =
Math.log(num) / log4; return n === (0|n); }

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const log4 = Math.log(4);
function isPowerOfFour(num){
    var n = Math.log(num) / log4;
    return n === (0|n);
}

嗯,通过对数公式 logm(n) = log(n) / log(m)
求出指数,然后判断指数是不是一个整数,这样就可以不用循环和递归解决问题。而且,还要注意细节,可以将
log4 当做常量抽取出来,这样不用每次都重复计算,果然是学霸范儿。

不过呢,利用 Math.log
方法也算是某种意义上的犯规吧,有没有不用数学函数,用原生方法来解决呢?

永利网址,当然有了!而且还不止一种,大家可以继续想30秒,要至少想出一种哦 ——


更快的 countBit

上一个版本的 countBit 的时间复杂度已经是 O(logN)
了,难道还可以更快吗?当然是可以的,我们不需要去判断每一位是不是“1”,也能知道
n 的二进制中有几个“1”。

有一个诀窍,是基于以下一个定律:

  • 对于任意 n, n ≥ 1,有如下等式成立:

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

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

这个很容易理解,大家只要想一下,对于任意 n,n – 1 的二进制数表示正好是 n
的二进制数的最末一个“1”退位,因此 n & n – 1 正好将 n
的最末一位“1”消去,例如:

  • 6 的二进制数是 110, 5 = 6 – 1 的二进制数是 101,6 & 5
    的二进制数是 110 & 101 == 100
  • 88 的二进制数是 1011000,87 = 88 – 1 的二进制数是
    1010111,88 & 87 的二进制数是 1011000 & 1010111 == 1010000

于是,我们有了一个更快的算法:

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) 却需要循环
7 次。

优化到了这个程度,是不是一切都结束了呢?从算法上来说似乎已经是极致了?真的吗?再给大家
30 秒时间思考一下,然后再往下看。