内容简介:上篇文章写了以我自己的思路来解决这个问题,但是运行时间过长,看了leetcode 上的高效写法是使用位运算的解法,当初我自己写这个问题是也想到了可以用位运算快一点,但是因为基础差,对位运算的掌握不牢靠,还是选择使用了减法的思路,在此将leetcode上高效解法做一个思路分析,加深下自己对位运算的理解[100,3]上面的算法将以前的减操作优化称为位移操作,一次可以累加2的n次方个,减少了循环次数,所以比Part 1 中算法要快
上篇文章写了以我自己的思路来解决这个问题,但是运行时间过长,看了leetcode 上的高效写法是使用位运算的解法,当初我自己写这个问题是也想到了可以用位运算快一点,但是因为基础差,对位运算的掌握不牢靠,还是选择使用了减法的思路,在此将leetcode上高效解法做一个思路分析,加深下自己对位运算的理解
LeetCode上高效解法代码
class Solution {
public static int divide(int dividend, int divisor) {
//首先处理Integer的最小值溢出问题(和我思路一样)
if (dividend == Integer.MIN_VALUE && divisor == -1) {
return Integer.MAX_VALUE;
}
//判断结果符号(这个写法比我的号,但是结果的时候用到了乘法,难道符合题意??费解 )
int sign = (dividend < 0) ^ (divisor < 0) ? -1 : 1;
//取被除数最大值
long dvd = Math.abs((long) dividend);
//取除数最大值
long dvs = Math.abs((long) divisor);
//定义结果
int res = 0;
//循环条件:当被除数大于等于除数时候
while (dvd >= dvs) {
//为防止溢出,这里使用long类型
long temp = dvs;
long mult = 1;
//<< 移位操作,向左移动1位
//当dvd大于dvs*2的mult次方的时候,即计算dvd中最多有2的几次方个dvs
while (dvd >= (temp << 1)) {
temp <<= 1;
mult <<= 1;
}
System.out.printf("%d里面有,2的%d次方个%d\r\n", dvd, mult, dvs);
//计算新的dvd,和累加mult
dvd -= temp;
res += mult;
}
return res * sign;
}
}
用例
[100,3]
输出结果
100里面有,2的32次方个3 4里面有,2的1次方个3
总结
上面的算法将以前的减操作优化称为位移操作,一次可以累加2的n次方个,减少了循环次数,所以比Part 1 中算法要快
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