1 位數
“1 位數量”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「1 位元的數量」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 1 位數的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀 1 位數的問題陳述。
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
編寫一個函數，採用正整數的二進位表示形式並傳回其所設定的位數（也稱為漢明權重）。
寫一個函數 hammingWeight(n: int) -> int。
- •n must be a positive integer up to 2^32 - 1
範例
n = 11
3
The binary representation of 11 is 1011, which has 3 set bits.
n = 128
1
The binary representation of 128 is 10000000, which has 1 set bit.
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 hamming_weight_opt(n):
res = 0
while n:
n &= (n - 1); res += 1
return res暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
def hamming_weight_brute(n):
return bin(n).count("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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