给定一个值不为0的整数,请找出值为1的最低有效位。

时间: 2024-03-12 10:50:05 浏览: 26
可以通过不断地将该整数右移并检查最低位是否为1来找到值为1的最低有效位。具体的做法如下: 1. 定义一个变量 `pos`,初始值为0。 2. 不断将该整数右移1位,每次右移后将 `pos` 加1。 3. 检查右移后的整数的最低位是否为1,如果是,则返回 `pos`;否则继续右移和检查。 4. 如果右移后的整数为0,则说明该整数的所有位都是0,不存在值为1的最低有效位。 下面是一个示例代码: ```python def find_lowest_one(n): pos = 0 while n > 0: if n & 1 == 1: return pos n >>= 1 pos += 1 return -1 ``` 其中 `n & 1` 表示将 `n` 与二进制数 `00000001` 进行按位与操作,得到的结果即为 `n` 的最低位。如果最低位为1,则返回当前 `pos` 的值;否则继续右移和检查。如果整个过程结束后没有找到值为1的最低有效位,则返回 -1。
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采用位运算n&1,给定一个值不为0的整数,请找出值为1的最低有效位。

如果要采用位运算n&1来实现找出值为1的最低有效位,可以使用一个循环来逐位判断整数的二进制表示中哪一位为1。代码如下: ``` int getLowestBit(int n) { int i = 0; while ((n & 1) == 0) { n >>= 1; ++i; } return 1 << i; } ``` 这个函数的实现方式是,首先将计数器i初始化为0,然后不断将n右移一位,同时将计数器i加1,直到n的最低位为1。最后返回1左移i位的结果,即为整数n的最低有效位为1的位置。 例如,对于整数6(二进制表示为110),按位与1得到0,计数器i加1,将6右移1位得到3(二进制表示为011),按位与1得到1,返回1左移1位的结果2,也就是6的最低有效位为1的位置。

给定一个正整数 n, 不带前导零(例如,数字 04 不正确)。 在一个操作中,你可以删除给定整数的任何数字,使结果保持为不带前导零的正整数。 确定最少操作数,使最终的正整数成为完全平方数。如果不可能输出-1。c++代码

### 回答1: 以下是 C++ 的代码实现: ```cpp #include <iostream> #include <cmath> #include <cstring> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; int n, ans = INF; bool used[10]; void dfs(int cur, int cnt) { if (cur == 0) { return; } int root = sqrt(cur); if (root * root == cur) { ans = min(ans, cnt); return; } for (int i = 0; i <= 9; ++i) { if (used[i] || (cur < 10 && i == 0)) { continue; } used[i] = true; dfs(cur / 10 * 10 + i, cnt + 1); used[i] = false; } } int main() { cin >> n; dfs(n, 0); cout << (ans == INF ? -1 : ans) << endl; return 0; } ``` 首先,我们定义一个全局变量 `ans` 表示最小操作数,将其初始化为正无穷。 然后我们使用深度优先搜索(DFS)来枚举所有可能的操作序列,找到最少操作数的完全平方数。 对于每个操作序列,我们首先判断当前数字是否为完全平方数,如果是,则更新最小操作数,并返回。 如果不是,则枚举删除每个数字的所有可能,并继续进行搜索。 需要注意的是,如果当前数字以 0 开头,那么删除任何数字都会导致前导 0,因此需要特判。 最后输出答案即可,如果不存在完全平方数,则输出 -1。 ### 回答2: 首先,我们可以将整数 n 转化为字符串,并检查是否存在前导零。如果存在,则直接输出 -1。 接下来,我们需要确定一个最小操作数,使得最终的整数成为完全平方数。我们可以使用动态规划来解决这个问题,其中 dp[i] 表示对前 i 个数字进行操作所需的最小次数。 考虑最后一个数字的平方,可以推出一个状态转移方程:dp[i] = min(dp[i-j*j]+1),其中 j*j <= i,并且 i - j*j 可以通过删除数字得到。由于我们要求最小次数,所以我们需要遍历所有的 j*j 并选择最小的 dp[i-j*j]+1。 最后,我们返回 dp[n] 的值作为结果。 代码如下所示: ``` #include <iostream> #include <vector> #include <climits> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; int minOperations(int n) { string num = to_string(n); if (num[0] == '0') { return -1; } int size = num.size(); vector<int> dp(size + 1, INT_MAX); dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= size; i++) { for (int j = 1; j * j <= i; j++) { dp[i] = min(dp[i], dp[i - j * j] + 1); } } return dp[size] == INT_MAX ? -1 : dp[size]; } int main() { int n; cin >> n; cout << minOperations(n) << endl; return 0; } ``` 这段代码的时间复杂度为 O(n * sqrt(n)),其中 n 是给定的正整数。 ### 回答3: 首先,我们可以考虑暴力解法。枚举所有数字 i,从 1 到 n,删除其中的一位或多位数字,然后判断剩下的数字是否为完全平方数。最后统计删除的操作数,找出最小的操作数即可。 但是这种暴力解法的时间复杂度为 O(n * log(n) ^ 2),当 n 的范围较大时,不适用。 我们可以通过动态规划来解决这个问题。 设状态 dp[i] 表示前 i 位数字的最小操作数。我们从最高位开始计算,假设第 i 位数字为 d。 对于第 i 位数字,我们可以选择删除它或者保留它。如果删除第 i 位数字,则最终的数字是由前 i-1 位组成。 否则,最终的数字是由前 i-1 位与第 i 位组成,即将第 i 位数字作为最低位。 如果我们删除了第 i 位数字,并且前 i-1 位数字的最小操作数为 dp[i-1],则需要进行 dp[i-1] + 1 次操作。 如果我们保留了第 i 位数字,并将第 i 位数字作为最低位,则需要判断前 i 位数字与第 i 位数字组成的数是否为完全平方数。 如果是,则不需要进行额外操作;如果不是,则需要进行 1 次操作。 因此,我们可以得到状态转移方程为: dp[i] = min(dp[i-1]+1, dp[i]), i-1>=0 其中,dp[i-1]+1 表示删除第 i 位数字的操作数,dp[i] 表示保留第 i 位数字后的操作数。 最终的答案为 dp[n]。 下面是实现该算法的 C 代码: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int min(int a, int b) { return a < b ? a : b; } int getMinOperations(int n) { int dp[n+1]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { dp[i] = i; // 初始化为 i,表示最坏情况下每一位数字都需要删除 int num = i; for (int j = 0; j < 9; j++) { dp[i] = min(dp[i], dp[i / 10] + 1); // 删除第 i 位数字 if (num % 10 != 0 && (int)sqrt(num + (int)pow(10, j)) == (int)sqrt(num + (int)pow(10, j))) dp[i] = min(dp[i], dp[i / 10]); // 保留第 i 位数字 num /= 10; } } return dp[n]; } int main() { int n; printf("请输入一个正整数: "); scanf("%d", &n); int result = getMinOperations(n); if (result == n) printf("不可能\n"); else printf("最少操作数为: %d\n", result); return 0; } ``` 这样就可以通过动态规划得到最小操作数,使最终的正整数成为完全平方数。如果不可能,输出 -1。

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