力扣第233题“数字1的个数”

news/2024/8/22 23:53:12 标签: leetcode, 算法, 面试, python, 经验分享

在本篇文章中,我们将详细解读力扣第233题“数字1的个数”。通过学习本篇文章,读者将掌握如何计算从1到n的数字中出现的“1”的个数,并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释,以便于理解。

问题描述

力扣第233题“数字1的个数”描述如下:

给定一个整数 n,计算从 1 到 n 的所有整数中出现的 “1” 的个数。

示例:

输入: n = 13
输出: 6
解释: 从 1 到 13 共出现 1 6 次 (1, 10, 11, 12, 13)。

示例:

输入: n = 100
输出: 21

解题思路

方法:逐位分析
  1. 初步分析

    • 对于每一位数字,考虑其对最终结果的贡献。
    • 逐位分析每一位上出现的“1”的次数,并将其累加。
  2. 步骤

    • 对于每一位,计算其对“1”的贡献。
    • 分别计算高位、当前位和低位的情况,累加每一位上出现的“1”的次数。
代码实现
python">def countDigitOne(n):
    if n <= 0:
        return 0

    count = 0
    factor = 1
    while factor <= n:
        lower_numbers = n - (n // factor) * factor
        current_digit = (n // factor) % 10
        higher_numbers = n // (factor * 10)

        if current_digit == 0:
            count += higher_numbers * factor
        elif current_digit == 1:
            count += higher_numbers * factor + lower_numbers + 1
        else:
            count += (higher_numbers + 1) * factor

        factor *= 10

    return count

# 测试案例
print(countDigitOne(13))  # 输出: 6
print(countDigitOne(100))  # 输出: 21

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(log n),其中 n 是输入整数。对于每一位数字,时间复杂度为 O(1),总的时间复杂度为 O(log n)。
  • 空间复杂度:O(1),只使用了常数空间。

模拟面试问答

问题 1:你能描述一下如何解决这个问题的思路吗?

回答:我们可以通过逐位分析的方法来解决这个问题。对于每一位数字,分别计算高位、当前位和低位的情况,并累加每一位上出现的“1”的次数。

问题 2:为什么选择使用逐位分析的方法来解决这个问题?

回答:逐位分析的方法可以高效地计算每一位数字对“1”的贡献,避免了暴力枚举所有数字。通过分解问题,可以在 O(log n) 的时间复杂度内解决问题,适用于处理大规模数据。

问题 3:你的算法的时间复杂度和空间复杂度是多少?

回答算法的时间复杂度为 O(log n),其中 n 是输入整数。空间复杂度为 O(1),只使用了常数空间。

问题 4:在代码中如何处理边界情况?

回答:对于小于等于0的数字,可以直接返回0。在逐位分析过程中,通过判断当前位的值,确保每一位的贡献被正确计算。

问题 5:你能解释一下逐位分析的工作原理吗?

回答:逐位分析的方法通过逐位计算每一位数字对“1”的贡献。对于每一位,分别计算高位、当前位和低位的情况,累加每一位上出现的“1”的次数,从而得到最终结果。

问题 6:在代码中如何确保返回的结果是正确的?

回答:通过逐位分析的方法,分别计算高位、当前位和低位的情况,确保每一位数字对“1”的贡献被正确计算。可以通过测试案例验证结果,确保所有情况都被正确处理。

问题 7:你能举例说明在面试中如何回答优化问题吗?

回答:在面试中,如果面试官问到如何优化算法,我会首先分析当前算法的瓶颈,例如时间复杂度和空间复杂度,然后提出优化方案。例如,通过减少不必要的操作和优化算法结构来提高性能。解释其原理和优势,最后提供优化后的代码实现。

问题 8:如何验证代码的正确性?

回答:通过运行代码并查看结果,验证返回的“1”的个数是否正确。可以使用多组测试数据,包括正常情况和边界情况,确保代码在各种情况下都能正确运行。例如,可以在测试数据中包含多个不同的整数,确保代码结果正确。

问题 9:你能解释一下解决数字1的个数问题的重要性吗?

回答:解决数字1的个数问题在数据分析和统计中具有重要意义。通过学习和应用逐位分析的方法,可以提高处理数字问题和优化问题的能力。在实际应用中,数字1的个数问题广泛用于数据处理、统计分析和算法设计等领域。

问题 10:在处理大数据集时,算法的性能如何?

回答算法的性能在处理大数据集时为 O(log n),因为所有操作都是逐位分析的时间复杂度。通过优化代码的实现,可以提高算法的效率和可维护性。

总结

本文详细解读了力扣第233题“数字1的个数”,通过使用逐位分析的方法高效地解决了这一问题,并提供了详细的解释和模拟面试问答。希望读者通过本文的学习,能够在力扣刷题的过程中更加得心应手。


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