文章目录
- 题目
- 解法一
- 解题思路
- 代码实现
- 复杂度分析
- 解法二
- 解题思路
- 代码实现
- 复杂度分析
- 解法三
- 解题思路
- 代码实现
- 复杂度分析
题目
颠倒给定的 32 位无符号整数的二进制位。来自:leetcode
解法一
解题思路
- 取 n 的最低位,赋值给 ans 的最低位(ans 初始值位0)。
- 然后 n 向后移动一位,ans 向前移动一位,重复步骤1,直到取完 n 的所有位置。
代码实现
public class Solution {
// you need treat n as an unsigned value
public int reverseBits(int n) {
int ans = n & 1;
for(int i = 0; i < 31; i++){
n = n >>> 1;
ans = ans << 1;
ans |= n & 1;
}
return ans;
}
}
复杂度分析
时间复杂度
O
(
n
)
O(n)
O(n):n 为二进制位的个数,这里为32。
空间复杂度
O
(
1
)
O(1)
O(1)。
解法二
解题思路
从 n 的最低位开始一位一位的取,然后将取到的值从 ans 的最高位开始一位一位的放,ans 的初始值为0。
用 n & 1
获取到 n 当前的最后一位,赋值给 ans 的最高位。然后将 n 右移 1 位,再用n & 1
就可以取到 n 的倒数第二位,以此类推,直到取完 n 的最高位的 1 之后,由于剩下的位置都是 0 ,和 ans 的初始值是一样的无需计算,则可以直接结束。
以 n = 0001 1100 1101 0100
为例,结果为:ans = 0010 1011 0011 1000
。
代码实现
public class Solution {
// you need treat n as an unsigned value
public int reverseBits(int n) {
int ans = 0;
for(int i = 0; i < 32 && n != 0; i++){
ans |= (n & 1) << (31 - i);
n = n >>> 1;
}
return ans;
}
}
复杂度分析
时间复杂度
O
(
l
o
g
n
)
O(logn)
O(logn):时间复杂度取决于 n 中最高为1的位置,即 logn 向下取整 + 1。
空间复杂度
O
(
1
)
O(1)
O(1)。
解法三
解题思路
使用分治的思想:
- 将32位二进制位分为2个16位的二进制位,分别颠倒2个16位的二进制位,然后再将颠倒后的2个16位数互换位置。
- 现在问题装换为颠倒一个16位二进制数,那么同样将16位二进制位分为2个8位的二进制位,分别颠倒2个8位的二进制位,然后再将颠倒后的2个8位数互换位置。
- 现在问题装换为颠倒一个8位二进制数,那么同样将8位二进制位分为2个4位的二进制位,分别颠倒2个4位的二进制位,然后再将颠倒后的2个4位数互换位置。
- 现在问题装换为颠倒一个4位二进制数,那么同样将4位二进制位分为2个2位的二进制位,分别颠倒2个2位的二进制位,然后再将颠倒后的2个2位数互换位置。
- 现在问题装换为颠倒一个2位二进制数,那么直接交换2个二进制位的位置即可,即交换二进制奇偶位。
总结:要求颠倒32位 -> 需要先求颠倒16位 -> 需要先求颠倒8位 -> 需要先求颠倒4位 -> 需要先求颠倒2位(交换二进制奇偶位),一个递归的算法。
以16位 n = 0001 1100 1101 0100
为例,结果为:ans = 0010 1011 0011 1000
。
代码实现
public class Solution {
// you need treat n as an unsigned value
public int reverseBits(int n) {
//奇偶反转
n = (n & 0x55555555) << 1 | (n >>> 1) & 0x55555555;
//两两反转, 求的4位二进制的反转
n = (n & 0x33333333) << 2 | (n >>> 2) & 0x33333333;
// 每4个进行反转,求的8位二进制的反转
n = (n & 0x0f0f0f0f) << 4 | (n >>> 4) & 0x0f0f0f0f;
// 每8个进行反转,求的16位二进制的反转
n = (n & 0x00ff00ff) << 8 | (n >>> 8) & 0x00ff00ff;
// 每16个进行反转,求的32位二进制的反转
n = (n & 0x0000ffff) << 16 | (n >>> 16) & 0x0000ffff;
return n;
}
}
复杂度分析
时间复杂度
O
(
1
)
O(1)
O(1)。
空间复杂度
O
(
1
)
O(1)
O(1)。