内容简介:题目要求不用乘法、除法和取模运算符,实现整型除法运算。既然不能用乘法和除法运算符,那么基本思路就是用减法来代替。不过如果用每次循环减一次被除数这种方式,是肯定会超时的。所以要想办法加速运算。
https://leetcode.com/problems/divide-two-integers/
题目要求不用乘法、除法和取模运算符,实现整型除法运算。
既然不能用乘法和除法运算符,那么基本思路就是用减法来代替。不过如果用每次循环减一次被除数这种方式,是肯定会超时的。所以要想办法加速运算。
Solution
class Solution { public: int divide(int dividend, int divisor) { long long quotient = 0; int flag = 1; auto dividend1 = (long long)fabs(dividend); auto divisor1 = (long long)fabs(divisor); if(dividend < 0) { flag = -1; } if(divisor < 0) { flag = flag == 1 ? -1 : 1; } std::vector<std::pair<long long, long long> > vec; long long times = 1; while (dividend1 >= divisor1) { vec.emplace_back(divisor1, times); dividend1 -= divisor1; quotient += times; divisor1 += divisor1; times += times; } for (int i = vec.size() - 1; i >= 0; --i) { while(dividend1 >= vec[i].first) { quotient += vec[i].second; dividend1 -= vec[i].first; } } if(flag == -1) { quotient = -quotient; } if(quotient > INT32_MAX) { return INT32_MAX; } else if (quotient < INT32_MIN) { return INT32_MIN; } return quotient; } };
首先,我们用两个 long long
的 dividend1, divisor1
来把传进来的参数转成绝对值,用 flag
记下符号,去掉负号方便后面的运算。
上面说了,既然不能一次次的减,那我们可以通过翻倍的方式来加速。第一次减 divisor1
,商 quotient
加1,第二次减 divisor1
的两倍,不能用乘法,那么两倍就是 divisor1 += divisor1
,相应的,商也要加 2,第三次 divisor1
再翻一倍,商加 4,以此类推……
每次计算,我们把都把当前的除数 divisor1
和倍数 times
存下来放到 vector
数组备用。
当循环结束之后,我们还没有得到最后的结果。因为我们的除数 divisor1
是翻倍的,有可能在循环结束的时候,虽然被除数 dividend1
比当前的除数小,但是可能比原来的除数 divisor
大的,还需要接着计算。
我们再把剩下的被除数 dividend1
依次和存下来的中间过程除数 divisor1
进行计算,为了加快计算这个过程要从数组的后面开始,也就是 divisor1
从大到小的顺序。
举个例子: dividend = 16, divisor = 3
循环体1
dividend1 | divisor1 | times | quotient | |
---|---|---|---|---|
初始值 | 16 | 3 | 1 | 0 |
第1次循环后 | 13 | 6 | 2 | 1 |
第2次循环后 | 7 | 12 | 4 | 3 |
这个时候,循环体1就结束了,这时候 dividend1
是 7,比 12 小,但是比 6 和 3 大,我们可继续执行循环体2
循环体2
dividend1 |
divisor1 (vec[i].first) |
times (vec[i].second) |
quotient | |
---|---|---|---|---|
初始值 | 7 | 6 | 2 | 3 |
第1次循环后 | 1 | 3 | 1 | 5 |
至此整个计算就完成了,得到最终的商是 5。
我们通过 3 次循环得到了最终结果,比依次减的方法少了 2 次。 被除数和除数的比值越大,这个算法的加速效果越明显。比如被除数是 2147483647,除数是 1,按照原始算法,要执行 2147483647 次循环,而我们的算法只要 31 次。
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