Level:   Medium 题目描述: Given a non negative integer number num. For every numbers i in the range 0 ≤ i ≤ num calculate the number of 1's in their binary representation and return them as an array. Example 1: Input: 2 Output: [0,1,1] Example 2: Input:…

题目传送门 题目大意:给出n个点,m条无向边,让你计算这幅母图中有几个大小为s的完全图. 完全图的意思是任意一个点都和其他点直接相连,完全图的大小指的就是完全图点的个数. 思路:比较巧妙的构图方式.我们会很自然地想到用dfs来找环,然后记录路径,判断是否成完全图,但是由于题目给的是双向边,如果直接构图的话,就会导致出现很多没有必要的情况,重复计算,爆栈超时. 所以在建图的时候只建从小的点到大的点的单向边,然后对n个点从小到大进行dfs,这样可以既可以保证不会有遗留的情况,也不会重复计算(因为每次…

题意: 提供一个无符号32位整型uint32_t变量n,返回其二进制形式的1的个数. 思路: 考察二进制的特性,设有k个1,则复杂度为O(k).考虑将当前的数n和n-1做按位与,就会将n的最后一个1去掉,重复这样的操作就可以统计出1的个数了.(2015年春季 小米实习生的笔试题之一) class Solution { public: int hammingWeight(uint32_t n) { ; while(n) { n&=n-; cnt++; } return cnt; } }; AC代码…

Leetcode之动态规划(DP)专题-338. 比特位计数(Counting Bits) 给定一个非负整数 num.对于 0 ≤ i ≤ num 范围中的每个数字 i ,计算其二进制数中的 1 的数目并将它们作为数组返回. 示例 1: 输入: 2 输出: [0,1,1] 示例 2: 输入: 5 输出: [0,1,1,2,1,2] 进阶: 给出时间复杂度为O(n*sizeof(integer))的解答非常容易.但你可以在线性时间O(n)内用一趟扫描做到吗? 要求算法的空间复杂度为O(n). 你能…

lc 338 Counting Bits 338 Counting Bits Given a non negative integer number num. For every numbers i in the range 0 ≤ i ≤ num calculate the number of 1's in their binary representation and return them as an array. Example: For num = 5 you should retur…

338.Counting Bits - Medium Given a non negative integer number num. For every numbers i in the range 0 ≤ i ≤ num calculate the number of 1's in their binary representation and return them as an array. Example: For num = 5 you should return [0,1,1,2,1…

Counting Bits Given a non negative integer number num. For every numbers i in the range 0 ≤ i ≤ num calculate the number of 1's in their binary representation and return them as an array. Example:For num = 5 you should return [0,1,1,2,1,2]. Follow up…

Given a non negative integer number num. For every numbers i in the range 0 ≤ i ≤ num calculate the number of 1's in their binary representation and return them as an array. Example: For num = 5 you should return [0,1,1,2,1,2]. Follow up: It is very…

今天有一段代码 在ie6下面显示 我检查了一下代码,发现每for循环一次,就会重新计算li的个数,会拖慢运行速度,所以改成以下代码,ie6就正常了…

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109 Haar特征/矩形特征 Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和. 看过Rainer Lienhart文章的人知道,Rainer Lienhart在文章中给出了计算特定图像面积内Haar特征个数公式.小女才拙,到最后也没推出那个公式来,还望看明白的大牛留言指教~ Haar特征个数计算 Rainer Lienhart计算Haar特征个数的公式…