我有以下练习:n0到n7这些数字以二进制方式表示。任务是每个位要么掉到底部,要么停留在上方遇到另一个位时。这是一个可视化示例:
我意识到,如果我对n0到n7中的所有数字应用按位或运算,它总是n7的正确结果:
n7 = n0 | n1 | n2 | n3 | n4 | n5 | n6 | n7;
Console.WriteLine(n7); // n7 = 236
很遗憾我想不出剩下的字节n6、n5、n4、n3、n2、n1、n0的正确方式。
你有什么想法吗?
我有以下练习:n0到n7这些数字以二进制方式表示。任务是每个位要么掉到底部,要么停留在上方遇到另一个位时。这是一个可视化示例:
我意识到,如果我对n0到n7中的所有数字应用按位或运算,它总是n7的正确结果:
n7 = n0 | n1 | n2 | n3 | n4 | n5 | n6 | n7;
Console.WriteLine(n7); // n7 = 236
很遗憾我想不出剩下的字节n6、n5、n4、n3、n2、n1、n0的正确方式。
你有什么想法吗?
我希望提出一种解决方案,不需要对集合进行N次循环,我相信我已经找到了一种新颖的分治方法:
int n0_, n1_, n2_, n3_, n4_, n5_, n6_, n7_;
// Input data
int n0 = 0;
int n1 = 64;
int n2 = 8;
int n3 = 8;
int n4 = 0;
int n5 = 12;
int n6 = 224;
int n7 = 0;
//Subdivide into four groups of 2 (trivial to solve each pair)
n0_ = n0 & n1;
n1_ = n0 | n1;
n2_ = n2 & n3;
n3_ = n2 | n3;
n4_ = n4 & n5;
n5_ = n4 | n5;
n6_ = n6 & n7;
n7_ = n6 | n7;
//Merge into two groups of 4
n0 = (n0_ & n2_);
n1 = (n0_ & n3_) | (n1_ & n2_);
n2 = (n0_ | n2_) | (n1_ & n3_);
n3 = (n1_ | n3_);
n4 = (n4_ & n6_);
n5 = (n4_ & n7_) | (n5_ & n6_);
n6 = (n4_ | n6_) | (n5_ & n7_);
n7 = (n5_ | n7_);
//Merge into final answer
n0_ = (n0 & n4);
n1_ = (n0 & n5) | (n1 & n4);
n2_ = (n0 & n6) | (n1 & n5) | (n2 & n4);
n3_ = (n0 & n7) | (n1 & n6) | (n2 & n5) | (n3 & n4);
n4_ = (n0) | (n1 & n7) | (n2 & n6) | (n3 & n5) | (n4);
n5_ = (n1) | (n2 & n7) | (n3 & n6) | (n5);
n6_ = (n2) | (n3 & n7) | (n6);
n7_ = (n3 | n7);
这种方法仅需要56次位运算,比其他提供的解决方案要少得多。
理解哪些情况下会在最终答案中设置位非常重要。例如,n5中的一列为1表示该列中有三个或更多位被设置。这些位可以以任何顺序排列,这使得有效地计数它们相当困难。
思路是将问题拆分成子问题,解决子问题,然后将解决方案合并在一起。每次合并两个块时,我们知道位已经正确“丢弃”在每个块中。这意味着在每个阶段我们不必检查每种可能的位排列。
虽然我直到现在才意识到,但这与Merge Sort非常相似,后者在合并时利用了排序的子数组。
这个解决方案只使用位运算符:
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int n0, n1, n2, n3, n4, n5, n6, n7;
int n0_, n1_, n2_, n3_, n4_, n5_, n6_, n7_;
// Input data
n0 = 0;
n1 = 64;
n2 = 8;
n3 = 8;
n4 = 0;
n5 = 12;
n6 = 224;
n7 = 0;
for (int i = 0; i < 7; i++)
{
n0_ = n0 & n1 & n2 & n3 & n4 & n5 & n6 & n7;
n1_ = (n1 & n2 & n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n0;
n2_ = (n2 & n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n1;
n3_ = (n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n2;
n4_ = (n4 & n5 & n6 & n7) | n3;
n5_ = (n5 & n6 & n7) | n4;
n6_ = (n6 & n7) | n5;
n7_ = n7 | n6;
n0 = n0_;
n1 = n1_;
n2 = n2_;
n3 = n3_;
n4 = n4_;
n5 = n5_;
n6 = n6_;
n7 = n7_;
}
Console.WriteLine("n0: {0}", n0);
Console.WriteLine("n1: {0}", n1);
Console.WriteLine("n2: {0}", n2);
Console.WriteLine("n3: {0}", n3);
Console.WriteLine("n4: {0}", n4);
Console.WriteLine("n5: {0}", n5);
Console.WriteLine("n6: {0}", n6);
Console.WriteLine("n7: {0}", n7);
}
}
虽然涉及到 IT 技术,但我们并不需要重新计算所有数字,因此可以进行简化:
每次迭代时,顶部行就已经是确定的好行了。
我的意思是:
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int n0, n1, n2, n3, n4, n5, n6, n7;
int n0_, n1_, n2_, n3_, n4_, n5_, n6_, n7_;
n0 = 0;
n1 = 64;
n2 = 8;
n3 = 8;
n4 = 0;
n5 = 12;
n6 = 224;
n7 = 0;
n0_ = n0 & n1 & n2 & n3 & n4 & n5 & n6 & n7;
n1_ = (n1 & n2 & n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n0;
n2_ = (n2 & n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n1;
n3_ = (n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n2;
n4_ = (n4 & n5 & n6 & n7) | n3;
n5_ = (n5 & n6 & n7) | n4;
n6_ = (n6 & n7) | n5;
n7_ = n7 | n6;
n0 = n0_;
n1 = n1_;
n2 = n2_;
n3 = n3_;
n4 = n4_;
n5 = n5_;
n6 = n6_;
n7 = n7_;
Console.WriteLine("n0: {0}", n0);
n1_ = (n1 & n2 & n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n0;
n2_ = (n2 & n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n1;
n3_ = (n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n2;
n4_ = (n4 & n5 & n6 & n7) | n3;
n5_ = (n5 & n6 & n7) | n4;
n6_ = (n6 & n7) | n5;
n7_ = n7 | n6;
n1 = n1_;
n2 = n2_;
n3 = n3_;
n4 = n4_;
n5 = n5_;
n6 = n6_;
n7 = n7_;
Console.WriteLine("n1: {0}", n1);
n2_ = (n2 & n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n1;
n3_ = (n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n2;
n4_ = (n4 & n5 & n6 & n7) | n3;
n5_ = (n5 & n6 & n7) | n4;
n6_ = (n6 & n7) | n5;
n7_ = n7 | n6;
n2 = n2_;
n3 = n3_;
n4 = n4_;
n5 = n5_;
n6 = n6_;
n7 = n7_;
Console.WriteLine("n2: {0}", n2);
n3_ = (n3 & n4 & n5 & n6 & n7) | n2;
n4_ = (n4 & n5 & n6 & n7) | n3;
n5_ = (n5 & n6 & n7) | n4;
n6_ = (n6 & n7) | n5;
n7_ = n7 | n6;
n3 = n3_;
n4 = n4_;
n5 = n5_;
n6 = n6_;
n7 = n7_;
Console.WriteLine("n3: {0}", n3);
n4_ = (n4 & n5 & n6 & n7) | n3;
n5_ = (n5 & n6 & n7) | n4;
n6_ = (n6 & n7) | n5;
n7_ = n7 | n6;
n4 = n4_;
n5 = n5_;
n6 = n6_;
n7 = n7_;
Console.WriteLine("n4: {0}", n4);
n5_ = (n5 & n6 & n7) | n4;
n6_ = (n6 & n7) | n5;
n7_ = n7 | n6;
n5 = n5_;
n6 = n6_;
n7 = n7_;
Console.WriteLine("n5: {0}", n5);
n6_ = (n6 & n7) | n5;
n7_ = n7 | n6;
n6 = n6_;
n7 = n7_;
Console.WriteLine("n6: {0}", n6);
n7_ = n7 | n6;
n7 = n7_;
Console.WriteLine("n7: {0}", n7);
}
}
统计每一列中1的位数。接下来,清空该列并从底部添加相应数量的“令牌”。
根据CodesInChaos的建议:
static class ExtensionMethods {
public static string AsBits(this int b) {
return Convert.ToString(b, 2).PadLeft(8, '0');
}
}
class Program {
static void Main() {
var intArray = new[] {0, 64, 8, 8, 0, 12, 224, 0 };
var intArray2 = (int[])intArray.Clone();
DropDownBits(intArray2);
for (var i = 0; i < intArray.Length; i++)
Console.WriteLine("{0} => {1}", intArray[i].AsBits(),
intArray2[i].AsBits());
}
static void DropDownBits(int[] intArray) {
var changed = true;
while (changed) {
changed = false;
for (var i = intArray.Length - 1; i > 0; i--) {
var orgValue = intArray[i];
intArray[i] = (intArray[i] | intArray[i - 1]);
intArray[i - 1] = (orgValue & intArray[i - 1]);
if (intArray[i] != orgValue) changed = true;
}
}
}
}
它是如何工作的
让我们保持简单,从这三个要点开始:
0) 1010
1) 0101
2) 0110
1) 0101
2) 0110
0
)。所以第二行变成了第一行或第二行:0110 | 0101
,即0111
。0110 & 0101
变成了0100
。由于第二行的值已更改,changed
变为true
。
到目前为止的结果如下。1) 0100
2) 0111
内部循环结束,i
= 2。
然后 i
变成1。现在我们让第0行的位向下掉到第1行。
0) 1010
1) 0100
0100 | 1010
,即1110
。第零行成为这两个值的按位与的结果:0100 & 1010
是0000
。再次,当前行已更改。0) 0000
1) 1110
2) 0111
正如您所看到的,我们还没有完成。这就是while (changed)
循环的作用。我们从第2行重新开始。
第2行= 0111 | 1110 = 1111
,第1行= 0111 & 1110 = 0110
。该行已更改,因此changed
为true
。
0) 0000
1) 0110
2) 1111
然后i
变成1。第1行= 0110 | 0000 = 0110
,第0行= 0110 & 0000 = 0000
。第1行没有改变,但是changed
的值已经是true
并保持不变。
这一轮while (changed)
循环中,再次发生了一些变化,因此我们将再次执行内部循环。
这一次,没有任何一行会发生变化,导致changed
仍然保持为false
,从而结束while (changed)
循环。
byte
。但是两个字节进行位运算的结果是一个 int
。这就是为什么我不得不使用 (byte)(byteArray[i] | byteArray[i-1])
。 - comecme
(n[i]>>column)&1
提取并计算1位时,然后将该数量的1位从底部填充到该列中。 - CodesInChaos