[Leetcode] Reverse Bits 反轉位

notebin 發布于2019-08-14 16:10 / 3138人閱讀

摘要：移位法復雜度時間空間思路最簡單的做法，原數不斷右移取出最低位，賦給新數的最低位后新數再不斷左移。代碼分段相或法復雜度時間空間思路標準的源碼。更好的優化方法是將其按照分成段存儲，節省空間。

Reverse Bits

Reverse bits of a given 32 bits unsigned integer.
For example, given input 43261596 (represented in binary as 00000010100101000001111010011100), return 964176192 (represented in binary as 00111001011110000010100101000000).
Follow up: If this function is called many times, how would you optimize it?

移位法 復雜度

時間 O(1) 空間 O(1)

思路

最簡單的做法，原數不斷右移取出最低位，賦給新數的最低位后新數再不斷左移。

代碼

public class Solution {
    // you need treat n as an unsigned value
    public int reverseBits(int n) {
        int res = 0;
        for(int i = 0; i < 32; i++, n >>= 1){
            res = res << 1 | (n & 1);
        }
        return res;
    }
}

分段相或法 復雜度

時間 O(1) 空間 O(1)

思路

Java標準的Integer.reverse()源碼。

代碼

public class Solution {
    // you need treat n as an unsigned value
    public int reverseBits(int i) {
        i = (i & 0x55555555) << 1 | (i >>> 1) & 0x55555555;
        i = (i & 0x33333333) << 2 | (i >>> 2) & 0x33333333;
        i = (i & 0x0f0f0f0f) << 4 | (i >>> 4) & 0x0f0f0f0f;
        i = (i << 24) | ((i & 0xff00) << 8) | ((i >>> 8) & 0xff00) | (i >>> 24);
        return i;
    }
}

后續 Follow Up

Q：如果該方法被大量調用，或者用于處理超大數據（Bulk data）時有什么優化方法？
A：這其實才是這道題的精髓，考察的大規模數據時算法最基本的優化方法。其實道理很簡單，反復要用到的東西記下來就行了，所以我們用Map記錄之前反轉過的數字和結果。更好的優化方法是將其按照Byte分成4段存儲，節省空間。參見這個帖子。

// cache
private final Map cache = new HashMap();
public int reverseBits(int n) {
    byte[] bytes = new byte[4];
    for (int i = 0; i < 4; i++) // convert int into 4 bytes
        bytes[i] = (byte)((n >>> 8*i) & 0xFF);
    int result = 0;
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        result += reverseByte(bytes[i]); // reverse per byte
        if (i < 3)
            result <<= 8;
    }
    return result;
}

private int reverseByte(byte b) {
    Integer value = cache.get(b); // first look up from cache
    if (value != null)
        return value;
    value = 0;
    // reverse by bit
    for (int i = 0; i < 8; i++) {
        value += ((b >>> i) & 1);
        if (i < 7)
            value <<= 1;
    }
    cache.put(b, value);
    return value;
}

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