描述

给定一个整数,编写一个函数来判断它是否是 2 的幂次方。

示例 1:

输入: 1
输出: true
解释: 2^0 = 1

示例 2:

输入: 16
输出: true
解释: 2^4 = 16

示例 3:

输入: 218
输出: false

解法 1:判断整数 \(x\) 的二进制表示中是否只有一位为1

实现方式 1:除以 2

让我们先来看一下 2 的幂有什么规律,

n 2 的幂 二进制表示
0 \(2^0 = 1\) 0000 0001
1 \(2^1 = 2\) 0000 0010
2 \(2^2 = 4\) 0000 0100
3 \(2^3 = 8\) 0000 1000
... ... ...

从上面可以看出,如果整数 \(x\) 是 2 的幂,将整数不断除以 2,除了 1 之外,其余的约数一定能被 2 整除。按照这样的想法,我们就能写出**解法 1 **的第一种实现。

Java 实现(非递归)

class Solution {
public boolean isPowerOfTwo(int x) {
if (x <= 0) {
return false;
}
while (x % 2 == 0) {
x /= 2;
}
return x == 1;
}
}

Python 实现(非递归)

class Solution:
def isPowerOfTwo(self, x):
"""
:type n: int
:rtype: bool
"""
if x <= 0:
return False
while x % 2 == 0:
x = x // 2
return x == 1

Java 实现(递归)

class Solution {
public boolean isPowerOfTwo(int x) {
return x > 0 && (x == 1 || (x % 2 == 0 && isPowerOfTwo(x / 2)));
}
}

Python 实现(递归)

class Solution:
def isPowerOfTwo(self, x):
"""
:type n: int
:rtype: bool
"""
return x > 0 and (x == 1 or (x % 2 == 0 and self.isPowerOfTwo(x // 2)))

复杂度分析

  • 时间复杂度:两种实现(递归和非递归)的时间复杂度都是 \(O(\log(x))\) 的,其中 \(x\) 表示该整数
  • 空间复杂度:非递归实现的空间复杂度是 \(O(1)\) 的,而递归实现的空间复杂度是 \(O(\log(x))\),因此递归实现占用系统栈的空间,递归的深度最多为 \(\log(x)\)

实现方式 2:位运算

对于实现方式 1,如果用二进制的角度看,就是判断整数的二进制表示的最右边一位是否为 1,如果为 1,则将该整数与 1 进行比较从而得到结果;如果不为 1,则将整数 \(x\) 右移一位(最高位补 0)。因此,我们就会想,是否有一种方式可以直接通过位运算就能达到目的,答案是肯定的。

让我们再来看看下面的表格有什么规律,

\(2^n\) \(2^n\) 的二进制表示 \(2^n - 1\) 的二进制表示
1 0000 0001 0000 0000
2 0000 0010 0000 0001
4 0000 0100 0000 0011
8 0000 1000 0000 0111
... ... ...

从表格中可以看出,如果整数 \(x\) 是 2 的幂的话,整数 \(x\) 与 \(x - 1\) 的二进制表示进行与运算,结果为 0,因此我们就可以写出解法 1 的第二种实现方式。

Java 实现

class Solution {
public boolean isPowerOfTwo(int x) {
return x > 0 && ((x & (x - 1)) == 0);
}
}

Python 实现

class Solution:
def isPowerOfTwo(self, x):
"""
:type n: int
:rtype: bool
"""
return x > 0 and (x & x - 1 == 0)

复杂度分析

  • 时间复杂度:\(O(1)\)
  • 空间复杂度:\(O(1)\)

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