位运算|比特位计数、汉明距离

338 比特位计数

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/**

比特位计数
法一：Brian Kernighan 算法的原理是：对于任意整数 x，令 x=x & (x−1)，
该运算将 x 的二进制表示的最后一个 1 变成 0。
因此，对 x 重复该操作，直到 x 变成 0，则操作次数即为 x 的「一比特数」。
法二：bits[x]=bits[x-y]+1，y为2的整数次幂，y&(y-1)=0
*/

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/*** 比特位计数* 法一：Brian Kernighan 算法的原理是：对于任意整数 x，令 x=x & (x−1)，* 该运算将 x 的二进制表示的最后一个 1 变成 0。* 因此，对 x 重复该操作，直到 x 变成 0，则操作次数即为 x 的「一比特数」。** 法二：bits[x]=bits[x-y]+1，y为2的整数次幂，y&(y-1)=0*/
public class $338 {//动态规划-最高有效位public int[] countBits2(int n) {int[] bits = new int[n+1];int highBit = 0;for (int i = 1; i <= n; i++) {if ((i & (i-1)) == 0) {highBit = i;}bits[i] = bits[i-highBit] + 1;}return bits;}
}

/*** 比特位计数* 法一：Brian Kernighan 算法的原理是：对于任意整数 x，令 x=x & (x−1)，* 该运算将 x 的二进制表示的最后一个 1 变成 0。* 因此，对 x 重复该操作，直到 x 变成 0，则操作次数即为 x 的「一比特数」。** 法二：bits[x]=bits[x-y]+1，y为2的整数次幂，y&(y-1)=0*/
public class $338 {//动态规划-最高有效位public int[] countBits2(int n) {int[] bits = new int[n+1];int highBit = 0;for (int i = 1; i <= n; i++) {if ((i & (i-1)) == 0) {highBit = i;}bits[i] = bits[i-highBit] + 1;}return bits;}
}

461 汉明距离

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/*** 汉明距离* s=x^y* 求s的比特位中1的数量* 法一：内置函数* 法二：z&=z-1* 法三：不断地检查 s 的最低位，如果最低位为 1，那么令计数器加一，* 然后我们令 s 整体右移一位，这样 s的最低位将被舍去，原本的次低位就变成了新的最低位。* 我们重复这个过程直到 s=0 为止。这样计数器中就累计了 s的二进制表示中 1 的数量。*/
public class $461 {public int hammingDistance(int x, int y) {int z = x ^ y;return Integer.bitCount(z);//        int cnt = 0;
//        while (z != 0) {
//            z = z & (z-1);
//            cnt++;
//        }
//        return cnt;//        int cnt = 0;
//        while (z != 0) {
//            cnt += z & 1;
//            z >>= 1;
//        }
//        return cnt;}
}