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计算力扣平台上的汉明距离问题解析与优化算法

本文深入解析了计算力扣平台上汉明距离问题的官方解法,并通过优化算法提高了计算效率。具体而言,我们详细探讨了如何利用位运算技巧来高效计算数组中所有数对之间的汉明距离,从而在时间和空间复杂度上实现了显著改进。通过实例代码演示,使读者能够更直观地理解这一优化方法。

官方的解法

在这里插入图片描述
然后再配上这个代码就一目了然了

class Solution {public int totalHammingDistance(int[] nums) {int len&#61;nums.length;int[] bitCount &#61; new int[32];if(len <&#61; 1){return 0;}for(int numIndex &#61; 0; numIndex < len; numIndex&#43;&#43;){for(int bitIndex &#61; 0; bitIndex < 32; bitIndex&#43;&#43;){bitCount[bitIndex] &#43;&#61; nums[numIndex] & 1;nums[numIndex] &#61; nums[numIndex] >> 1;if(nums[numIndex] &#61;&#61; 0){break;}}}int oneCount &#61; 0;for(int bitIndex &#61; 0; bitIndex < 32; bitIndex&#43;&#43;){oneCount &#43;&#61; bitCount[bitIndex] * (len - bitCount[bitIndex]);}return oneCount;}
}

上边就是用bitCount [bitIndex] 从第0位累加到32位&#xff0c;分别记录数组中每个数字对应的二进制位&#xff0c;然后用官方提供的那种思维 t*(n-t)记录每一组的汉明距离&#xff0c;最后再把32组累加起来就是总的汉明距离了

在这里插入图片描述

int hammingDistance(int x, int y){long long z &#61; (x ^ y);int ret &#61; 0;while (z !&#61; 0) {z &#61; (z & (z - 1));ret&#43;&#43;;}return ret;}int totalHammingDistance(vector<int>& nums){int ret &#61; 0, n &#61; nums.size();// 遍历所有的两两组合for (int i &#61; 0; i < n - 1; i&#43;&#43;) {for (int j &#61; i &#43; 1; j < n; j&#43;&#43;) {ret &#43;&#61; hammingDistance(nums[i], nums[j]);}}return ret;}这是属于暴力求解的方法
再看看官方的解法![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200507232753581.png?x-oss-process&#61;image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RlbGV0ZV9idWc&#61;,size_16,color_FFFFFF,t_70)


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掩飾獨殇_389
这个家伙很懒,什么也没留下!
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