• 求1~n整数中1出现的次数(《剑指offer》面试题43)


    题意:

      给定一个整数n,求1~n这n个整数中十进制表示中1出现的次数。

    思路:

      方法1:最直观的是,对于1~n中的每个整数,分别判断n中的1的个数,具体见《剑指offer》。这种方法的时间复杂度为O(N*logN),当N比较大的时候,一般会超时。

      方法2:这种类别的题目,如果直观求解不行的话,那么通常是进行找规律,转化成一个数学问题。这道题目在《编程之美》上有着比较详细的描述,下面就结合一个实例进行具体的分析:

    在分析之前,首先需要知道一个规律:

    • 从 1 至 10,在它们的个位数中,数字1出现了 1 次。
    • 从 1 至 100,在它们的十位数中,数字1出现了 10 次。
    • 从 1 至 1000,在它们的百位数中,数字1出现了 100 次。

    依此类推,从 1 至 10i,在它们右数第二位中,数字1出现了10 ^ (i - 1)次。

    对于 n = 2134,要找到从1 ~ 2134这2134个数字中所有1的个数。我们可以对2134进行逐位分析:

    (1)在个位上,从1~2130,包含213个10,因此数字1出现了213次,剩下的数字2131、2132、2133、2134中个位数上只有2131包含树脂字1,剩下的都不包含。所以个位数上的数字1的总数为213 + 1 = 214。

    (2)在十位上,从1 ~ 2100,包含了21个100,因此数字1出现了21 * 10 = 210次,剩下的数字从2101 ~ 2134,只有2110 ~ 2119这10个数字中十位的数字为1,所以十位上的数字1的总数为210 + 10 = 220。

    (3)在百位上,从1 ~ 2000,包含了2个1000,因此数字1出现了2 * 100 = 200次,剩下的数字从2001 ~ 2134,只有2100 ~ 2134这35个数字中的百位的数字为1,所以百位数上数字1的总数为200 + 35= 235。

    (4)在千位上,包含了0个10000,因此数字1出现了0 * 1000 = 0次,剩下的数字中只有1000 ~ 1999这1000个数字中的千位的数字为1,所以千位上的数字1的总数为1000。

    因此从1 ~ 2134这n个数字中,数字出现的总的次数为 214 + 220 + 235 +1000 = 1669。

    总结一下以上的步骤,可以得到这么一个规律:

    对于数字n,计算它的第i(i从1开始,从右边开始计数)位数上包含的数字1的个数:

    假设第i位上的数字为x的话,则

    1.如果x > 1的话,则第i位数上包含的1的数目为:(高位数字 + 1)* 10 ^ (i-1)  (其中高位数字是从i+1位一直到最高位数构成的数字)

    2.如果x < 1的话,则第i位数上包含的1的数目为:(高位数字 )* 10 ^ (i-1)

    3.如果x == 1的话,则第i位数上包含1的数目为:(高位数字) * 10 ^ (i-1) +(低位数字+1)   (其中低位数字时从第i - 1位数一直到第1位数构成的数字)

    所以,代码如下:

    int NumberOfDigitOne(int n) {
        if( n < 0)
            return 0;
        int i = 1;
        int high = n;
        int cnt = 0;
        while(high != 0)
        {
            high = n / pow(10 ,i);//high表示当前位的高位
            int temp = n / pow(10, i - 1);
            int cur = temp % 10;//cur表示第i位上的值,从1开始计算
            int low = n  - temp * pow(10, i - 1);//low表示当前位的低位
            if(cur < 1)
            {
                cnt += high * pow(10, i - 1);
            }
            else if(cur > 1)
            {
                cnt += (high + 1) * pow(10 ,i - 1);
    
            }
            else
            {
    
                cnt += high * pow(10, i - 1);
                cnt += (low + 1);
    
            }
            i++;
        }
        return cnt;
    }
    

    该算法的时间复杂度为O(logN)。

    ===================================================================================================================================
    上述算法是计算数字1的个数,对于其他的数字k(1~9中的任意数字),这个规律同样也是适用的,分析的过程也是一样的,只不过将上述的1改为k即可。下面代码是计算1 ~n中任意数字出现的次数:

    int NumberOfDigitX(int n, int x) {
        if(x > 9 || x < 0 || n < 0)
            return 0;
        int i = 1;
        int high = n;
        int cnt = 0;
        while(high != 0)
        {
            high = n / pow(10 ,i);//high表示当前位的高位
            int temp = n / pow(10, i - 1);
            int cur = temp % 10;//cur表示第i位上的值,从1开始计算
            int low = n  - temp * pow(10, i - 1);//low表示当前位的低位
            if(cur < x)
            {
                cnt += high * pow(10, i - 1);
            }
            else if(cur > x)
            {
                cnt += (high + 1) * pow(10 ,i - 1);
    
            }
            else
            {
    
                cnt += high * pow(10, i - 1);
                cnt += (low + 1);
    
            }
            i++;
        }
        return cnt;
    }
    

    参考:http://www.cnblogs.com/cyjb/p/digitOccurrenceInRegion.html

    附:求1~n中数字0的个数

    int NumberOfDigitZero(int n) {
        if(n < 0)
            return 0;
        int i = 1;
        int high = n;
        int cnt = 0;
        while(high != 0)
        {
            high = n / pow(10 ,i);//high表示当前位的高位
            int temp = n / pow(10, i - 1);
            int cur = temp % 10;//cur表示第i位上的值,从1开始计算
            int low = n  - temp * pow(10, i - 1);//low表示当前位的低位
            if(cur < 0)//实际上这步不会执行
            {
                cnt += (high - 1) * pow(10, i - 1);
            }
            else if(cur > 0)
            {
                cnt += (high) * pow(10 ,i - 1);
    
            }
            else
            {
    
                cnt += (high - 1)* pow(10, i - 1);
                cnt += (low + 1);
    
            }
            i++;
        }
        return cnt;
    }
    

      

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