計數位
“計數位元”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「計算位」問題是位元操作部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化計數位元的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀數位的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定一個整數 n，傳回一個長度為 n + 1 的陣列 ans，這樣對於每個 i (0 <= i <= n)，ans[i] 是 i 的二進位表示形式中 1 的數量。
寫一個函數 countBits(n: int) -> List[int]。
- •0 <= n <= 10^5
範例
n = 2
[0,1,1]
0 -> 0; 1 -> 1; 2 -> 10.
n = 5
[0,1,1,2,1,2]
0 -> 0; 1 -> 1; 2 -> 1; 3 -> 2; 4 -> 1; 5 -> 2.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
def count_bits_opt(n):
dp = [0] * (n + 1); offset = 1
for i in range(1, n + 1):
if offset * 2 == i: offset = i
dp[i] = 1 + dp[i - offset]
return dp暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def count_bits_brute(n):
return [bin(i).count("1") for i in range(n + 1)]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Bit Manipulation data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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