LeetCode 3226. 使两个整数相等的位更改次数
. - 力扣(LeetCode)
题目
给你两个正整数 n
和 k
。你可以选择 n
的 二进制表示 中任意一个值为 1 的位,并将其改为 0。
返回使得 n
等于 k
所需要的更改次数。如果无法实现,返回 -1。
- 示例 1:
- 输入: n = 13, k = 4
- 输出: 2
- 解释:最初,
n
和k
的二进制表示分别为n = (1101)2
和k = (0100)2
,我们可以改变n
的第一位和第四位。结果整数为n = (0100)2 = k
。
- 示例 2:
- 输入: n = 21, k = 21
- 输出: 0
- 解释:
n
和k
已经相等,因此不需要更改。
- 示例 3:
- 输入: n = 14, k = 13
- 输出: -1
- 解释:无法使
n
等于k
。
解题方案
1. 逐位遍历
依次取n和k最后一位,进行比较
- 如果last_n == last_k, 则不需要修改,继续遍历
- 如果lask_n != last_k:
- 如果last_n == 1, last_k == 0, 则需要改变操作,操作数+1
- 如果last_n == 0, last_k == 1, 则无法通过指定操作使n变成k, 直接返回-1
class Solution:def minChanges(self, n: int, k: int) -> int:if n < k:return -1if n == k:return 0mod = 0while k > 0 or n > 0:last_n = n & 1 # 取n的最后一位last_k = k & 1 # 取k的最后一位n = n >> 1k = k >> 1if last_n == last_k:continueelif last_k == 1:return - 1else:mod += 1 return mod
分析复杂度
-
时间复杂度是n和k位数的最大值:
-
空间复杂度是
2. 位操作
如果把n和k的二进制为1的位分别看做一个集合,那么k应该是n的一个子集。
1. 按位或操作,如果操作结果等于k,则n可以通过修改某些位置上1为0得到k;反之则不能,直接返回-1.
2. 已知n可以通过修改某些位置上1为0得到k,接下来进行异或操作(n和k不同的位为1,即需要修改的位为1),统计操作结果中1的位数即可
class Solution:def minChanges(self, n: int, k: int) -> int:return (n ^ k).bit_count() if (n & k) == k else -1
分析复杂度
- 时间复杂度 O(1)
- 空间复杂度 O(1)
Python中的位操作
在Python中,位操作(bitwise operations)是直接对二进制位进行操作的技术。这些操作对于需要高效处理二进制数据、执行低级硬件控制或者优化算法的场景非常有用。以下是一些常见的位操作符及其用法:
1. 按位与 (&
):
将两个数的每一个对应位进行与操作(两位都为1时结果为1,否则为0)。
a = 5 # 0101
b = 3 # 0011
result = a & b # 0101 & 0011 = 0001
print(result) # 输出 1
取数字二进制中的最后一位
a = 5 # 二进制为 101
mask = 1
last_bit = a & mask # 结果为1
2. 按位或 (|
):
将两个数的每一个对应位进行或操作(只要有一位为1,结果就是1)。
a = 5 # 0101
b = 3 # 0011
result = a | b # 0101 | 0011 = 0111
print(result) # 输出 7
3. 按位异或 (^
):
将两个数的每一个对应位进行异或操作(两位相同时为0,不同时为1)。
a = 5 # 0101
b = 3 # 0011
result = a ^ b # 0101 ^ 0011 = 0110
print(result) # 输出 6
4. 按位取反 (~
):
对操作数的每一位取反(0变1,1变0)。注意,Python中的整数是有符号的,取反后会得到一个负数。
a = 5 # 0101
result = ~a # ~0101 = 1010 (在补码表示中为 -6)
print(result) # 输出 -6
5. 左移 (<<
):
将操作数的二进制表示向左移动指定的位数,右边补0。
a = 5 # 0101
result = a << 1 # 0101 << 1 = 1010
print(result) # 输出 10
6. 右移 (>>
):
将操作数的二进制表示向右移动指定的位数,左边补符号位(正数补0,负数补1)。
a = 5 # 0101
result = a >> 1 # 0101 >> 1 = 0010
print(result) # 输出 2 b = -5 # 在补码表示中为 11111111111111111111111111111011
result = b >> 1 # 11111111111111111111111111111011 >> 1 = 11111111111111111111111111111101
print(result) # 输出 -3
7. 统计数字中1的位数(bit_count)
在Python中,bit_count()
是 int
类型的一个方法,用于计算一个整数的二进制表示中设置为1的位的数量。这个方法在Python 3.10及更高版本中可用。
number = 29 # 二进制表示为 11101
bit_count = number.bit_count()
print(bit_count) # 输出 4,因为二进制表示中有4个位是1
实际应用
- 权限管理:位操作常用于权限管理中,例如使用每个位表示一个特定的权限。
- 低级别硬件控制:在需要直接操作硬件寄存器或内存时,位操作是必不可少的。
- 性能优化:在某些算法中,使用位操作可以显著提高性能,因为它们直接操作二进制数据,减少了计算开销。
注意事项
- Python中的整数是任意精度的,但在进行位操作时,通常会将其视为固定宽度的二进制数(取决于操作系统和Python版本,通常是32位或64位)。
- 当使用右移操作时,特别是对于负数,需要注意补位的方式(符号位扩展)。