从这道题了解到了一个时间复杂度为o(1)的一个计算一个数转换为二进制时1存在的个数问题,很巧妙运用了二分来求解,代码如下
unsigned popcount (unsigned u)
{
u = (u & 0x55555555) + ((u >> 1) & 0x55555555);
u = (u & 0x33333333) + ((u >> 2) & 0x33333333);
u = (u & 0x0F0F0F0F) + ((u >> 4) & 0x0F0F0F0F);
u = (u & 0x00FF00FF) + ((u >> 8) & 0x00FF00FF);
u = (u & 0x0000FFFF) + ((u >> 16) & 0x0000FFFF);
return u;
}
这个是求解质数的一个小算法,也很不错网上很多大佬都有讲解
bool isPrime(int num) {
if (num <= 3) {
return num > 1;
}
// 不在6的倍数两侧的一定不是质数
if (num % 6 != 1 && num % 6 != 5) {
return false;
}
int s = sqrt(num);
for (int i = 5; i <= s; i += 6) {
if (num % i == 0 || num % (i + 2) == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
这个原理大家可以用一个实例去试一下还是比较易懂的,比原始暴力求解快一点。
给你两个整数 left 和 right ,在闭区间 [left, right] 范围内,统计并返回 计算置位位数为质数 的整数个数。
计算置位位数 就是二进制表示中 1 的个数。
例如, 21 的二进制表示 10101 有 3 个计算置位。
示例 1:
输入:left = 6, right = 10
输出:4
解释:
6 -> 110 (2 个计算置位,2 是质数)
7 -> 111 (3 个计算置位,3 是质数)
9 -> 1001 (2 个计算置位,2 是质数)
10-> 1010 (2 个计算置位,2 是质数)
共计 4 个计算置位为质数的数字。
示例 2:输入:left = 10, right = 15
输出:5
解释:
10 -> 1010 (2 个计算置位, 2 是质数)
11 -> 1011 (3 个计算置位, 3 是质数)
12 -> 1100 (2 个计算置位, 2 是质数)
13 -> 1101 (3 个计算置位, 3 是质数)
14 -> 1110 (3 个计算置位, 3 是质数)
15 -> 1111 (4 个计算置位, 4 不是质数)
共计 5 个计算置位为质数的数字。
提示:
1 <= left <= right <= 106
0 <= right - left <= 104
bool isPrime(int num) {
if (num <= 3) {
return num > 1;
}
// 不在6的倍数两侧的一定不是质数
if (num % 6 != 1 && num % 6 != 5) {
return false;
}
int s = sqrt(num);
for (int i = 5; i <= s; i += 6) {
if (num % i == 0 || num % (i + 2) == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
unsigned popcount (unsigned u)
{
u = (u & 0x55555555) + ((u >> 1) & 0x55555555);
u = (u & 0x33333333) + ((u >> 2) & 0x33333333);
u = (u & 0x0F0F0F0F) + ((u >> 4) & 0x0F0F0F0F);
u = (u & 0x00FF00FF) + ((u >> 8) & 0x00FF00FF);
u = (u & 0x0000FFFF) + ((u >> 16) & 0x0000FFFF);
return u;
}
int countPrimeSetBits(int left, int right){
int num=0;
for(int i=left;i<=right;i++)
{
if (isPrime(popcount(i))) {
num++;
}
}
return num;
}