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匯總幾個在算法題以及工程開發(fā)中常用的位運算技巧

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 來源:labuladong ? 2023-03-13 09:16 ? 次閱讀

位操作(Bit Manipulation)可以有很多技巧,有一個叫做 Bit Twiddling Hacks 的網(wǎng)站收集了幾乎所有位操作的黑科技玩法

但是這些技巧大部分都過于晦澀,我覺得可以作為字典查閱,沒必要逐條深究。但我認(rèn)為那些有趣的、有用的位運算技巧,是我們每個人需要掌握的。

所以本文由淺入深,先展示幾個有趣(但沒卵用)的位運算技巧,然后再匯總幾個在算法題以及工程開發(fā)中常用的位運算技巧。

幾個有趣的位操作

利用或操作`|`和空格將英文字符轉(zhuǎn)換為小寫

('a'|'')='a'
('A'|'')='a'

利用與操作`&`和下劃線將英文字符轉(zhuǎn)換為大寫

('b'&'_')='B'
('B'&'_')='B'

利用異或操作`^`和空格進行英文字符大小寫互換

('d'^'')='D'
('D'^'')='d'

以上操作能夠產(chǎn)生奇特效果的原因在于 ASCII 編碼。ASCII 字符其實就是數(shù)字,恰巧空格和下劃線對應(yīng)的數(shù)字通過位運算就能改變大小寫。有興趣的讀者可以查 ASCII 碼表自己算算,本文就不展開講了。

不用臨時變量交換兩個數(shù)

inta=1,b=2;
a^=b;
b^=a;
a^=b;
//現(xiàn)在a=2,b=1

加一

intn=1;
n=-~n;
//現(xiàn)在n=2

減一

intn=2;
n=~-n;
//現(xiàn)在n=1

判斷兩個數(shù)是否異號

intx=-1,y=2;
booleanf=((x^y)

如果說前 6 個技巧的用處不大,這第 7 個技巧還是比較實用的,利用的是補碼編碼的符號位。整數(shù)編碼最高位是符號位,負(fù)數(shù)的符號位是 1,非負(fù)數(shù)的符號位是 0,再借助異或的特性,可以判斷出兩個數(shù)字是否異號。

當(dāng)然,如果不用位運算來判斷是否異號,需要使用 if else 分支,還挺麻煩的。你可能想利用乘積來判斷兩個數(shù)是否異號,但是這種處理方式容易造成整型溢出,從而出現(xiàn)錯誤。

index & (arr.length - 1) 的運用

我在單調(diào)棧解題套路中介紹過環(huán)形數(shù)組,其實就是利用求模(余數(shù))的方式讓數(shù)組看起來頭尾相接形成一個環(huán)形,永遠都走不完:

int[]arr={1,2,3,4};
intindex=0;
while(true){
//在環(huán)形數(shù)組中轉(zhuǎn)圈
print(arr[index%arr.length]);
index++;
}
//輸出:1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4...

但模運算%對計算機來說其實是一個比較昂貴的操作,所以我們可以用&運算來求余數(shù):

int[]arr={1,2,3,4};
intindex=0;
while(true){
//在環(huán)形數(shù)組中轉(zhuǎn)圈
print(arr[index&(arr.length-1)]);
index++;
}
//輸出:1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4...

簡單說,& (arr.length - 1)這個位運算能夠替代% arr.length的模運算,性能會更好一些。

那問題來了,現(xiàn)在是不斷地index++,你做到了循環(huán)遍歷。但如果不斷地index--,還能做到環(huán)形數(shù)組的效果嗎?

答案是,如果你使用%求模的方式,那么當(dāng)index小于 0 之后求模的結(jié)果也會出現(xiàn)負(fù)數(shù),你需要特殊處理。但通過&與運算的方式,index不會出現(xiàn)負(fù)數(shù),依然可以正常工作:

int[]arr={1,2,3,4};
intindex=0;
while(true){
//在環(huán)形數(shù)組中轉(zhuǎn)圈
print(arr[index&(arr.length-1)]);
index--;
}
//輸出:1,4,3,2,1,4,3,2,1,4,3,2,1...

我們自己寫代碼一般用不到這個技巧,但在學(xué)習(xí)一些其他代碼庫時可能會經(jīng)常看到,這里留個印象,到時候就不會懵逼了。

n & (n-1) 的運用

n & (n-1)這個操作在算法中比較常見,作用是消除數(shù)字n的二進制表示中的最后一個 1

看個圖就很容易理解了:

26848936-c01d-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

其核心邏輯就是,n - 1一定可以消除最后一個 1,同時把其后的 0 都變成 1,這樣再和n做一次&運算,就可以僅僅把最后一個 1 變成 0 了。

1、計算漢明權(quán)重(Hamming Weight)

這是力扣第 191 題「位 1 的個數(shù)」:

2697b114-c01d-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

就是讓你返回n的二進制表示中有幾個 1。因為n & (n - 1)可以消除最后一個 1,所以可以用一個循環(huán)不停地消除 1 同時計數(shù),直到n變成 0 為止。

inthammingWeight(intn){
intres=0;
while(n!=0){
n=n&(n-1);
res++;
}
returnres;
}

2、判斷一個數(shù)是不是 2 的指數(shù)

力扣第 231 題「2 的冪」就是這個問題。

一個數(shù)如果是 2 的指數(shù),那么它的二進制表示一定只含有一個 1:

2^0=1=0b0001
2^1=2=0b0010
2^2=4=0b0100

如果使用n & (n-1)的技巧就很簡單了(注意運算符優(yōu)先級,括號不可以省略):

booleanisPowerOfTwo(intn){
if(n<=?0)?return?false;
????return?(n?&?(n?-?1))?==?0;
}

a ^ a = 0 的運用

異或運算的性質(zhì)是需要我們牢記的:

一個數(shù)和它本身做異或運算結(jié)果為 0,即a ^ a = 0;一個數(shù)和 0 做異或運算的結(jié)果為它本身,即a ^ 0 = a。

1、查找只出現(xiàn)一次的元素

這是力扣第 136 題「只出現(xiàn)一次的數(shù)字」:

26af6e26-c01d-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

對于這道題目,我們只要把所有數(shù)字進行異或,成對兒的數(shù)字就會變成 0,落單的數(shù)字和 0 做異或還是它本身,所以最后異或的結(jié)果就是只出現(xiàn)一次的元素:

intsingleNumber(int[]nums){
intres=0;
for(intn:nums){
res^=n;
}
returnres;
}

2、尋找缺失的元素

這是力扣第 268 題「丟失的數(shù)字」:

26cc5d60-c01d-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

給一個長度為n的數(shù)組,其索引應(yīng)該在[0,n),但是現(xiàn)在你要裝進去n + 1個元素[0,n],那么肯定有一個元素裝不下嘛,請你找出這個缺失的元素。

這道題不難的,我們應(yīng)該很容易想到,把這個數(shù)組排個序,然后遍歷一遍,不就很容易找到缺失的那個元素了嗎?

或者說,借助數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特性,用一個 HashSet 把數(shù)組里出現(xiàn)的數(shù)字都儲存下來,再遍歷[0,n]之間的數(shù)字,去 HashSet 中查詢,也可以很容易查出那個缺失的元素。

排序解法的時間復(fù)雜度是 O(NlogN),HashSet 的解法時間復(fù)雜度是 O(N),但是還需要 O(N) 的空間復(fù)雜度存儲 HashSet。

這個問題其實還有一個特別簡單的解法:等差數(shù)列求和公式。

題目的意思可以這樣理解:現(xiàn)在有個等差數(shù)列0, 1, 2,..., n,其中少了某一個數(shù)字,請你把它找出來。那這個數(shù)字不就是sum(0,1,..n) - sum(nums)嘛?

intmissingNumber(int[]nums){
intn=nums.length;
//雖然題目給的數(shù)據(jù)范圍不大,但嚴(yán)謹(jǐn)起見,用long類型防止整型溢出
//求和公式:(首項+末項)*項數(shù)/ 2
longexpect=(0+n)*(n+1)/2;
longsum=0;
for(intx:nums){
sum+=x;
}
return(int)(expect-sum);
}

不過,本文的主題是位運算,我們來講講如何利用位運算技巧來解決這道題。

再回顧一下異或運算的性質(zhì):一個數(shù)和它本身做異或運算結(jié)果為 0,一個數(shù)和 0 做異或運算還是它本身。

而且異或運算滿足交換律和結(jié)合律,也就是說:

2^3^2=3^(2^2)=3^0=3

而這道題索就可以通過這些性質(zhì)巧妙算出缺失的那個元素,比如說nums = [0,3,1,4]:

26e32ce8-c01d-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

為了容易理解,我們假設(shè)先把索引補一位,然后讓每個元素和自己相等的索引相對應(yīng):

26f2ff92-c01d-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

這樣做了之后,就可以發(fā)現(xiàn)除了缺失元素之外,所有的索引和元素都組成一對兒了,現(xiàn)在如果把這個落單的索引 2 找出來,也就找到了缺失的那個元素。

如何找這個落單的數(shù)字呢,只要把所有的元素和索引做異或運算,成對兒的數(shù)字都會消為 0,只有這個落單的元素會剩下,也就達到了我們的目的:

intmissingNumber(int[]nums){
intn=nums.length;
intres=0;
//先和新補的索引異或一下
res^=n;
//和其他的元素、索引做異或
for(inti=0;i
270699d0-c01d-11ed-bfe3-dac502259ad0.jpg

由于異或運算滿足交換律和結(jié)合律,所以總是能把成對兒的數(shù)字消去,留下缺失的那個元素。

到這里,常見的位運算差不多都講完了。這些技巧就是會者不難難者不會,也不需要死記硬背,只要有個印象就完全夠用了。





審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:必知必會位運算技巧手冊

文章出處:【微信號:TheAlgorithm,微信公眾號:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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