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Swift - LeetCode - 2 的幂

Swift - LeetCode - 2 的幂

作者: 晨曦的简书 | 来源:发表于2022-08-15 10:55 被阅读0次

    题目

    给你一个整数 n,请你判断该整数是否是 2 的幂次方。如果是,返回 true;否则,返回 false

    如果存在一个整数 x 使得 n == 2^{x},则认为 n2 的幂次方。

    示例 1:

    • 输入:n = 1
    • 输出:true
    • 解释:2^{0} = 1

    示例 2:

    • 输入:n = 16
    • 输出:true
    • 解释:2^{4} = 16

    示例 3:

    • 输入:n = 3
    • 输出:false

    示例 4:

    • 输入:n = 4
    • 输出:true

    方法一:二进制表示

    思路及解法

    一个数 n 是 2 的幂,当且仅当 n 是正整数,并且 n 的二进制表示中仅包含 1 个 1。

    因此我们可以考虑使用位运算,将 n 的二进制表示中最低位的那个 1 提取出来,再判断剩余的数值是否为 0 即可。下面介绍两种常见的与「二进制表示中最低位」相关的位运算技巧。

    第一个技巧是

    \texttt{n & (n - 1)}

    其中 \texttt{\&} 表示按位与运算。该位运算技巧可以直接将 n 二进制表示的最低位 1 移除,它的原理如下:

    假设 n 的二进制表示为 (a 10\cdots 0)_2,其中 a 表示若干个高位,1 表示最低位的那个 1,0⋯0 表示后面的若干个 0,那么 n−1 的二进制表示为:

    (a01⋯1)_2

    我们将 (a 10\cdots 0)_2(a 01\cdots1)_2 进行按位与运算,高位 a 不变,在这之后的所有位都会变为 0,这样我们就将最低位的那个 1 移除了。

    因此,如果 n 是正整数并且 \texttt{n & (n - 1) = 0},那么 n 就是 2 的幂。

    第二个技巧是

    \texttt{n & (-n)}

    其中 -nn 的相反数,是一个负数。该位运算技巧可以直接获取 n 二进制表示的最低位的 1

    由于负数是按照补码规则在计算机中存储的,-n 的二进制表示为 n 的二进制表示的每一位取反再加上 1,因此它的原理如下:

    假设 n 的二进制表示为 (a 10\cdots 0)_2,其中 a 表示若干个高位,1 表示最低位的那个 10\cdots 0 表示后面的若干个 0,那么 -n 的二进制表示为:

    (a 01\cdots1)_2 + (1)_2 = (a 10\cdots0)_2

    其中 \bar{a} 表示将 a 每一位取反。我们将 (a 10\cdots 0)_2(\bar{a} 10\cdots0)_2 进行按位与运算,高位全部变为 0,最低位的 1 以及之后的所有 0 不变,这样我们就获取了 n 二进制表示的最低位的 1

    因此,如果 n 是正整数并且 \texttt{n & (-n) = n},那么 n 就是 2 的幂。

    代码

    class Solution {
        func isPowerOfTwo(_ n: Int) -> Bool {
            return n > 0 && (n & (n - 1)) == 0
        }
    }
    
    class Solution {
        func isPowerOfTwo(_ n: Int) -> Bool {
            return n > 0 && (n & -n) == n
        }
    }
    

    复杂度分析

    • 时间复杂度:O(1)

    • 空间复杂度:O(1)

    方法二:判断是否为最大 2 的幂的约数

    思路及解法

    除了使用二进制表示判断之外,还有一种较为取巧的做法。

    在题目给定的 32 位有符号整数的范围内,最大的 2 的幂为 2^{30} = 1073741824。我们只需要判断 n 是否是 2^{30} 的约数即可。

    代码

    class Solution {
        func isPowerOfTwo(_ n: Int) -> Bool {
            let BIG = 1 << 30
            return n > 0 && BIG % n == 0
        }
    }
    

    复杂度分析

    • 时间复杂度:O(1)

    • 空间复杂度:O(1)

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