The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different.

Given two integers x and y, calculate the Hamming distance.

Note:
0 ≤ xy < 2^31.

Example:

  1. Input: x = 1, y = 4
  2.  
  3. Output: 2
  4.  
  5. Explanation:
  6. 1 (0 0 0 1)
  7. 4 (0 1 0 0)
  8. ? ?
  9.  
  10. The above arrows point to positions where the corresponding bits are different.

  

汉明距离

是使用在数据传输差错控制编码里面的,汉明距离是一个概念,它表示两个(相同长度)字对应位不同的数量,我们以d(x,y)表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算,并统计结果为1的个数,那么这个数就是汉明距离

这道题通俗的讲是两个数的二进制之间的不同之处有几个,即异或运算后结果中1的个数。

很容易,我们可以写出以下代码:

  1. public int hammingDistance(int x, int y) {
  2. int xor = x ^ y, count = 0;
  3. for (int i=0;i<32;i++) count += (xor >> i) & 1;
  4. return count;
  5. }

对x、y两个整数进行异或运算,得到结果xor,接下来计算xor中1的个数,即可算得汉明距离。

对xor右移,然后对该二进制数与1运算(得到最右边的那个数字是否为1),循环直到结束。

更简单的,基于java自带的Integer.bitCount(int i)函数,可以用一行代码解决问题:

  1. public int hammingDistance(int x, int y) {
  2. return Integer.bitCount(x ^ y);
  3. }

我们可以来看一下bitCount函数的原理:

  1. public static int bitCount(int i) {
  2. // HD, Figure 5-2
  3. i = i - ((i >>> 1) & 0x55555555);
  4. i = (i & 0x33333333) + ((i >>> 2) & 0x33333333);
  5. i = (i + (i >>> 4)) & 0x0f0f0f0f;
  6. i = i + (i >>> 8);
  7. i = i + (i >>> 16);
  8. return i & 0x3f;
  9. }

  二分法,两两一组相加,之后四个四个一组相加,接着八个八个,最后就得到各位之和了。

  第一行是计算每两位中的 1 的个数 , 并且用该对应的两位来存储这个个数 。

  如 : 01101100 -> 01011000 , 即先把前者每两位分段 01 10 11 00 , 分别有 1 1 2 0 个 1, 用两位二进制数表示为 01 01 10 00, 合起来为 01011000.

  第二行是计算每四位中的 1 的个数 , 并且用该对应的四位来存储这个个数。

  如 : 01101100 经过第一行计算后得 01011000 , 然后把 01011000 每四位分段成 0101 1000 , 段内移位相加 : 前段01+01 =10 , 后段 10+00=10, 分别用四位二进制数表示为 0010 0010, 合起来为 00100010 .

  下面的各行以此类推 , 分别计算每 8 位 ,16 位 ,32 位中的 1 的个数 .

  将 0x55555555, 0x33333333, 0x0f0f0f0f 写成二进制数的形式就容易明白了 .

[bitCount函数原理参考http://15838341661-139-com.iteye.com/blog/1642525]

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