java数据结构与算法刷题-----LeetCode645. 错误的集合(位运算解法需要重点掌握)

java数据结构与算法刷题目录(剑指Offer、LeetCode、ACM)-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完):https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/123063846

文章目录

    • 法一:桶排序思想
    • 法二:位运算

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法一:桶排序思想

解题思路
  1. 题目说,每个集合的值都是1 ~ n,一般我们会想到将数组中元素,挨个作为key放入map中,然后遍历1~n从map中获取value,看看谁是0,谁是2.
  2. 但是我们可以直接再创建一个数组,长度为n+1,用下标来代表数字,将1~n的个数,放入桶中。比如遍历nums数组是,当前元素是1,就放入下标为1的桶中,此时这个桶有1个元素,当我们有遍历到1时,再次放入下标为1的桶,此时这个桶有2个元素。
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代码:时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n)

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class Solution {public int[] findErrorNums(int[] nums) {int[] ans = new int[2];//答案要求返回形式int[] bucket = new int[nums.length + 1];//桶排序的思想,因为nums中的值固定为1~nfor (int num : nums) bucket[num]++;//将数组中的值,放入对应的桶for (int i = 1; i <= nums.length; i++) {//依次遍历1~nif (bucket[i] == 0) ans[1] = i;//如果当前桶中元素个数为0,说明集合缺少这个元素else if (bucket[i] == 2) ans[0] = i;//如果当前桶有2个元素,说明集合中这个值有重复if (ans[0] != 0 && ans[1] != 0) break;//如果已经找到答案,就无需继续遍历了}return ans;//返回答案}
}

法二:位运算

题目细节
  1. 每个集合包含的元素必然为1 ~ n。例如n = 4,那么集合可以是[1,2,3,4],[1,2,4,3],[4,3,2,1]等等,但是必然包含1,2,3,4,也就是1~n这n个数。
  2. 但是题目说了,每个集合都发生了错误,有一个数字重复,而另一个数字消失了,比如[1,2,2,4], 正确的应该是包含1,2,3,4这4个数,但是现在少了一个3.
位运算
  1. 异或
  1. 两数相同异或为0,两数不相同异或为1
  2. 任何数a异或0,都等于a本身。0 ⊕ a = a
  3. 两个相同的数异或必然为0。a ⊕ a = 0;
  4. 异或具有结合律和交换律。
  1. 结合律0⊕1⊕2⊕2 = (0⊕1)⊕(2⊕2) = 1 ⊕ 0 = 1;
  2. 交换律0⊕1⊕2⊕2 = 2⊕1⊕2⊕0
  1. 两个数都是1,相与为1. 1&1=1
  2. 两个数有一个是0,相与为0,1&0=0
  1. 补码
  1. C,C++,java等编程语言中,为了更好的和硬件交互,数字以补码形式存储。
  2. 各种码的转换关系如下,了解即可,我们只需要统一用补码进行计算即可。(看不懂没关系,继续看下面)
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补码(了解即可)
  1. 真值:我们通过除基取余法得到的二进制代码,统一称为真值。例如十进制数8的二进制位1000,这个1000就是一个真值。
  2. 原码:那么如何区分真值是正数还是负数呢?我们只需要用掉开头的一个二进制位,0表示正数,1表示负数。例如8的原码就是0000 … 1000 标红的那位就是符号为,剩下的都是数值位. -8的原码就是1000 … 1000负数的符号位为1.
  3. 补码,方便计算机运算的一种码,它不方便人类理解,但是方便计算机。它可以通过原码来推导
  1. 正数的补码 = 原码
  2. 负数的补码 = 符号位不变,其余位取反,然后末位+1。当然我们有一个口诀,就是从右向左找到第一个1,然后将符号位和这个1之间所有元素按位取反即可(图解如下)
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这道题,需要你知道关于补码的什么呢?
  1. 集合中保存的都是1~n的正数,计算机保存也都是补码,也就是符号位为0表示正数
  2. 正数的补码和源码是一样的,例如1 = 0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 (以32位进行保存)
  3. 负数的补码和源码的区别是,符号位和最右边的1不变,这两个不变的二进制位中间的其余数值位全部取反
  1. 原码:例如-1= 1,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001
  2. 补码:例如-1= 1,111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111
  1. 我们现在有了1和-1的补码。
  1. 1 = 0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001
  2. -1= 1,111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111
  3. 我们发现,除了最右边的1以外,这个1左边所有的数,都是不同的。
  1. 如果此时我执行1与-1 也就是 1 & (-1)

我会得到0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001,也就是除了最右边的1以外,其余全是0. 这样我就得到了这个数的最低位的那个1.也就是我得到了这个数,最右边的一个二进制1的位置。并且其余二进制位全是0

  1. 得到它有什么用呢?作用就是简化判断条件,让我们只需要用if考虑两种情况,而不是无数种。
  1. 0 & 任何数都是0,只有1 & 1 才能唯一的 = 1. 这就是它的作用。对于最终得到的只有最右1,其余全为0的二进制串lowbit = 0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001来说,只有遇到一个同样1在最右边的数才会不为0,否则它必然为0.
  2. 它让任何数与其相与只有两种结果,要么为1,要么为0.而不是各种值。
  1. 例如 8 = 0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000
  2. 和lowbit相与0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001
  3. 结果为==0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000
  1. 如果不进行只取最右边1的操作,直接随便两个数呢?

8的二进制补码为:0000 … 1000
9的二进制补码为:0000 … 1001
异或结果为:==== 0000 … 1000 这个值=8,不同的数,还有无穷多种结果
请你告诉我,我该如何写if语句,描述这大量的结果呢?我们当然希望只有0或者1两种状态,以方便我们写if语句。所以这就是只保留最右边的1,其余全部为0的作用。

解题思路

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  1. 案例的补码
  1. 1的补码:0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001
  2. 2的补码:0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010
  3. 3的补码:0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011
  4. 4的补码:0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0100
  1. 找到,缺少的数和重复的数的异或结果,记为xor。
  1. 整体异或消除重复的元素:1⊕2⊕2⊕4 = 1⊕0⊕4 = 1⊕4. 这里利用了异或的结合律和异或规律(相同的数异或 = 0)
  2. 和1~n异或获得重复的数和缺少的数的异或。1⊕4⊕1⊕2⊕3⊕4 = (1⊕1)⊕(4⊕4)⊕(2⊕3) = 2⊕3此时就是重复的数2,和缺少的数3的异或结果。记为xor
  1. 找到xor这个异或结果的最低位1. 上面说过,这个操作就是将if判断简化为只需要判断是0还是1,而不是无穷多种.

xor & (-xor) = 只保留最低位的1,其余全为0. 记为lowbit = 0,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001。这里很巧,这个例子的lowbit正好是1的补码。

  1. 这道题需要两个结果,一个是缺少的数,另一个是重复的数

我们这里常用的套路就是分成两组计算。因为我们上面分析过,任何数和lowbit相与,只有0和1两种结果。我们将与lowbit相与为0分为一组,让它和num1进行异或。与lowbit相与为1的分为另一组,让它和num2进行异或。

  1. nums数组中的值[1,2,2,4],依次和lowbit进行分组异或. 可以获得两个没有任何问题的数。也就是既不是丢失的,也不是重复的。
  1. 1&lowbit = 1, num2 ^=1 = 0⊕1=1. 首先是1这个数,与lowbit相与,发现值为1,将其分为1组,和num2进行异或
  2. 2&lowbit = 0, num1 ^=2 = 0⊕2=2. 然后2这个数,与lowbit相与,发现值为0,分到0组,和num1异或
  3. 2&lowbit = 0, num1 ^=2 = 2⊕2 = 0. 然后又是2这个数,与lowbit相与,发现值为0,0组异或
  4. 4&lowbit = 0, num1 ^=4 = 0⊕4 = 4. 最后是4这个数,与lowbit相与,发现值为0,0组异或
  5. 最终,num1 = 4,num2 = 1
  1. 然后和1~n,也就是1,2,3,4进行再次分组异或,找到两个有问题的数。也就是重复的,和丢失的
  1. 1&lowbit = 1, num2 ^=1 = 1⊕1 = 0.
  2. 2&lowbit = 0, num1 ^=2 = 4⊕2 = 6. 这个6是二进制转换过来的,大家可以自己用代码算
  3. 3&lowbit = 1, num2 ^=3 = 0⊕3 = 3.
  4. 4&lowbit = 0, num1 ^=4 = 6⊕4 = 2.
  5. 最终,num1 = 2,num2 = 3。但是到底谁是丢失的,谁是重复的,我们也不知道
  1. 再次进行nums数组[1,2,2,4]的遍历比对,看看num1是否保存的是重复的值,如果是,num1作为重复值,num2作为缺失值返回。否则num1作为缺失值,num2作为重复值返回
代码:时间复杂度O(n) 空间复杂度O(1)

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class Solution {public int[] findErrorNums(int[] nums) {//异或 两个数相同异或为0,两个数不同异或为1//任何数a异或0,都等于a本身。0 ⊕ a = a //两个相同的数异或必然为0。a ⊕ a = 0;//最关键的是,异或具有结合律。0⊕1⊕2⊕2 = (0⊕1)⊕(2⊕2) = 1 ⊕ 0 = 1; int n = nums.length;int xor = 0;//整体异或消除重复的元素:1⊕2⊕2⊕4 = 1⊕0⊕4 = 1⊕4. 这里利用了异或的结合律和异或规律(相同的数异或 = 0)for(int num:nums) xor ^= num;//和1~n异或获得重复的数和缺少的数的异或。1⊕4⊕1⊕2⊕3⊕4 = (1⊕1)⊕(4⊕4)⊕(2⊕3) = 2⊕3此时就是重复的数2,和缺少的数3的异或结果。记为xorfor(int i = 1;i<=n;i++) xor^=i;//xor & (-xor) = 只保留最低位的1,其余全为0. 记为lowbit = `0`,000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001。这里很巧,这个例子的lowbit正好是1的补码。int lowbit = xor & (-xor);//用两个变量,分别记录这道题答案需要的两个值int num1 = 0, num2 = 0;//初始为0//我们这里常用的套路就是分成两组计算。因为我们上面分析过,任何数和lowbit相与,只有0和1两种结果for(int num:nums){//nums数组中的值[1,2,2,4],依次和lowbit进行分组异或. 可以获得两个没有任何问题的数。也就是既不是丢失的,也不是重复的。if((num & lowbit)==0) num1^=num;else num2 ^= num;}//然后和1~n,也就是1,2,3,4进行再次分组异或,找到两个有问题的数。也就是重复的,和丢失的for(int i = 1;i<=n;i++){if((i & lowbit)==0) num1^=i;else num2^=i;}//再次进行nums数组[1,2,2,4]的遍历比对,看看num1是否保存的是重复的值,如果是,num1作为重复值,num2作为缺失值返回。for(int num:nums){if(num==num1) return new int[]{num1,num2};}//否则num1作为缺失值,num2作为重复值返回return new int[]{num2,num1};}
}

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