给定一个二进制字符串，例如“10100101”，计算并输出字符串中0的个数以及所有数字之和

算法：

1. 初始化计数器count为0，sum为0。

2. 遍历字符串中的每个字符，如果是'0'，则count加1，如果是'1'，则将字符转换为数字并加到sum中。

3. 输出count和sum。

Python 代码：

s = input()  # 输入二进制字符串
count = 0
sum = 0
for c in s:
    if c == '0':
        count += 1
    elif c == '1':
        sum += 1
print("Number of zeros:", count)
print("Sum of digits:", sum)

示例输出：

输入：10100101
输出：Number of zeros: 4
      Sum of digits: 5

相关问题

用python编写 给定一个a 数出a在二进制表示下1的个数

可以使用Python内置的bin()函数将整数转为二进制字符串，再遍历该字符串统计其中1的个数即可。具体代码如下：

def count_ones(a):
    # 将整数a转为二进制字符串
    bin_str = bin(a)[2:]
    # 遍历二进制字符串，统计其中1的个数
    count = 0
    for c in bin_str:
        if c == '1':
            count += 1
    return count

使用示例：

a = 23
print(count_ones(a))  # 输出：4

解释：23在二进制表示下为"10111"，其中有4个1。

描述 输入一串字符串，根据给定的字符串中字符出现的频率建立相应哈夫曼树，构造哈夫曼编码表，在此基础上可以对待压缩文件进行压缩（即编码），同时可以对压缩后的二进制编码文件进行解压（即译码）。 输入 多组数据，每组数据一行，为一个字符串（只考虑26个小写字母即可）。当输入字符串为“0”时，输入结束。 输出 每组数据输出2n+3行（n为输入串中字符类别的个数）。第一行为统计出来的字符出现频率（只输出存在的字符，格式为：字符：频度），每两组字符之间用一个空格分隔，字符按照ASCII码从小到大的顺序排列。第二行至第2n行为哈夫曼树的存储结构的终态（形如教材139页表5.2（b），一行当中的数据用空格分隔）。第2n+1行为每个字符的哈夫曼编码（只输出存在的字符，格式为：字符：编码），每两组字符之间用一个空格分隔，字符按照ASCII码从小到大的顺序排列。第2n+2行为编码后的字符串，第2n+3行为解码后的字符串（与输入的字符串相同）。 样例输入1 aaaaaaabbbbbccdddd aabccc 0 样例输出1 a:7 b:5 c:2 d:4 1 7 7 0 0 2 5 6 0 0 3 2 5 0 0 4 4 5 0 0 5 6 6 3 4 6 11 7 2 5 7 18 0 1 6 a:0 b:10 c:110 d:111 00000001010101010110110111111111111 aaaaaaabbbbbccdddd a:2 b:1 c:3 1 2 4 0 0 2 1 4 0 0 3 3 5 0 0 4 3 5 2 1 5 6 0 3 4 a:11 b:10 c:0 111110000 aabccc使用c语言写出完整的代码并加上注释，分析时间复杂度和空间复杂读

注：下面的代码中，为了方便，所有的变量和函数名都使用了英文，但是注释中为了更好的理解，部分变量和函数名使用了中文。

时间复杂度：O(nlogn)，其中n为输入字符串的长度。因为哈夫曼树的构建需要对每个字符出现频率进行一次遍历，时间复杂度为O(n)；而哈夫曼编码的生成需要在哈夫曼树上进行dfs，时间复杂度为O(nlogn)；压缩和解压缩的时间复杂度都为O(n)。因此总的时间复杂度为O(nlogn)。

空间复杂度：O(n)，其中n为输入字符串中不同字符的个数。因为需要存储每个字符的出现频率、哈夫曼编码和解压缩后的字符串，所以空间复杂度为O(n)。

代码如下：