Count 1s in Binary Array
Detailed guide and Python implementation for the 'Count 1s in Binary Array' problem.
1. 学ぶ
The 'Count 1s in Binary Array' problem is a key challenge in the Searching & Sorting section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Count 1s in Binary Array.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Count 1s in Binary Array carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 検索と並べ替えのアプローチのロジックを説明します。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の検索と並べ替えの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなど、検索と並べ替えに固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- ウェーブソート ---パイセップ--- 「ウェーブソート」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 整数の配列 __PYCODE_1__ を受け取り、それを昇順に並べ替え、インデックス 0 から始まるすべての隣接する要素のペアを交換する (つまり、arr[0] と arr[1] を交換し、次に arr[2] と arr[3] を交換する、など) 関数 __PYCODE_0__ を作成して、プロパティ __PYCODE_2__ を満たすウェーブ ソートされた配列を生成します。結果の配列を返します。 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 検索と並べ替え ---パイセップ--- 「ウェーブソート」問題は、検索とソートセクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Wave Sort のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- Wave Sort の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 検索と並べ替えのアプローチのロジックを説明します。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の検索と並べ替えの問題プロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなど、検索と並べ替えに固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- ほぼソートされた配列での検索 ---パイセップ--- 「ほぼソートされた配列の検索」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- ほぼソートされた配列 __PYCODE_2__ 内の __PYCODE_1__ 値を検索する関数 __PYCODE_0__ を作成します。ほぼソートされた配列とは、完全にソートされた配列のインデックス __PYCODE_3__ にある要素が、代わりにインデックス __PYCODE_4__、__PYCODE_5__、または __PYCODE_6__ になる可能性がある配列です。ターゲットが見つかった場合は 0 から始まるインデックスを返し、それ以外の場合は -1 を返します。 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 検索と並べ替え ---パイセップ--- 「ほぼソートされた配列の検索」問題は、検索とソートセクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
Write a function count_ones(arr) that takes a binary array arr sorted in descending order (where all 1s appear before all 0s) and returns the count of 1s in the array. Your solution should run in O(log n) time.
- •0 <= len(arr) <= 10^5
- •arr[i] is either 0 or 1
例
count_ones([1, 1, 1, 1, 0, 0, 0])
4
There are four 1s at the beginning of the array.
count_ones([1, 1, 0, 0, 0])
2
There are two 1s at the beginning of the array.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def count_ones_opt(arr):
l, r = 0, len(arr) - 1
while l <= r:
mid = (l + r) // 2
if arr[mid] == 0: l = mid + 1
else: r = mid - 1
return len(arr) - lブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def count_ones_brute(arr):
return arr.count(1)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Searching & Sorting data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Searching & Sorting problem properties apply.
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