算法和数据结构学习中的一些小的工具函数
算法和数据结构学习中的一些小的工具函数
作者:Grey
原文地址:
提取一个数二进制最右侧的 1
比如二进制为:0100 0001 0001 1011 0001 0001 1001 1000
最右侧的1为: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000
提取公式为:
num & (-num)
或
num & (~num + 1)
打印一个 32 位整数的二进制形式
public static String getBinary(int num) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 31; i >= 0; i--) {
sb.append(((1 << i) & num) == 0 ? "0" : "1");
}
return sb.toString();
}
前缀和数组加速求区间和
在数组不可变的情况下,可以使用前缀和数组加速求区间和,描述见:leetcode 0303 range sum query immutable
static class NumArray {
int[] preSum;
public NumArray(int[] nums) {
// 0 位置弃而不用
// 在判断 rangeSum 的时候可以省去一个 if
preSum = new int[nums.length + 1];
for (int i = 1; i < preSum.length; i++) {
preSum[i] = nums[i - 1] + preSum[i - 1];
}
}
// preSum 1 = nums 0 + preSum 0
// preSum 2 = nums 1 + preSum 1
// preSum 3 = nums 2 + preSum 2
// preSum 4 = nums 3 + preSum 3
// 0 1 2 3
// nums 1 2 3 4
// pres 0 1 3 6 10
public int sumRange(int left, int right) {
// 1 ~ 2 => preSum 3 - preSum 1 => nums 2 + nums 1 + nums 0 - nums 0
return preSum[right + 1] - preSum[left];
}
}
注:前缀和只适合数组不可变情况下加速求区间和,如果数组可变,则需要使用线段树或者树状数组来解决这个问题。
要表示 0 ~ range 这个区间的所有数字,需要几个二进制位
public static int getNeedBits(int range) {
int num = 1;
while ((1 << num) - 1 < range) {
num++;
}
return num;
}
思路也很简单,(1 << num) - 1
表示 num 个二进制位可以表示的最大数是多少,比如 num = 3
则
(1 << num) - 1
的二进制表示就是111
, num = 4
则 (1 << num) - 1
的二进制表示就是1111
,
如果 range 大于这个二进制值,则 num 个二进制位一定表示不了,则 num++
。
将[0,x)
中的数出现的概率调整成\(x^2\)
public static double randToPow2() {
return Math.max(Math.random(), Math.random());
}
说明:在 Java 语言中,Math.random()
表示的是[0,1)
区间中任意一个数 x 的出现的概率是 x,因为上述函数返回的结果要在[0,1)
区间内,且我们使用的是Math.max
方法,则两次调用Math.random()
方法都要满足在[0,1)
区间内才能符合要求,所以概率是\(x^2\)
可以用下述方法进行测试
public class Code_RandToPow2 {
// 将`[0,x)`中的数出现的概率调整成 x^2
public static double randToPow2() {
return Math.max(Math.random(), Math.random());
}
// 测试用例
public static void main(String[] args) {
int count = 0;
int testTimes = 40000000;
double x = 0.18;
for (int i = 0; i < testTimes; i++) {
if (randToPow2() < x) {
count++;
}
}
// 以下两个数值应该大小接近一致
System.out.println((double) count / (double) testTimes);
System.out.println(Math.pow(x, 2));
}
}
运行,可以得到结果对比
0.032397025
0.0324
更多随机函数的变换技巧见:随机函数变换相关技巧
持续更新中
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本文来自博客园,作者:Grey Zeng,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/greyzeng/p/17118195.html