lowbit 的定义

首先了解 lowbit 的定义

\(lowbit(n)\) ,为 \(n\) 的二进制原码中最低的一位 \(1\) 以及其后面的 \(0\) 所表示的数

举个简单的例子:

将 \(10\) 使用二进制表示为 \(1010\)

其中最低位的 \(1\) 为第2位(\(_{10}1_0\),从右往左数)

此时 \(lowbit(10)\) 使用二进制表示为 \(10\) ,即 \(2\) . (有关进制转换详见进制与进制转换


lowbit 的计算

如何计算 \(lowbit(n)\) 呢?

lowbit 的特殊情况

由于 lowbit 会将除最低位 \(1\) 以外所有的位 \(1\) 改为 \(0\) , lowbit 将只会对位 \(1\) 的位数高于1的二进制数产生影响,所以位 \(1\) 只有1位的二进制数和 \(0\) 处理后将得到原数据,即:

\[lowbit(2^n) = 2^n ~~~ ( n >= 0)
\]
\[lowbit(0) = 0
\]

方法一:递归

先暂时假定 \(n\) 为正整数

将 \(n\) 转换为二进制,可得: \(00...00x...xxx\) ( \(x\) 为 \(0\) 或 \(1\))

此时 \(n · 2\) 转换为二进制可得: \(00...00x...xxx · 10 ~=~ 00...0xx...xx0\)

假设 \(n\) 转为二进制后,末尾有 \(m\) 个连续位 \(0\) (显然,此时 \(lowbit(n) ~ = ~ 2^m\) )

因此, \(n · 2\) 转为二进制后,末尾有 \(m + 1\) 个连续位 \(0\) (此时 \(lowbit(n · 2) ~ = ~ 2^{m + 1} ~ = ~ 2^m · 2\) )

于是我们得到了:

\[lowbit(n · 2) = lowbit(n) · 2
\]

此时 \(n · 2\) 表示为二进制是 \(00...0xx...xx0\) ,怎么样,有没有什么想法?

将 \(n · 2\) 加上 \(1\) ,得: \(00...0xx...xx0 + 1 ~ = ~ 00...0xx...xx1\)

显然:

\[lowbit(2n + 1) ~ = ~ 1
\]

观察 \(n\) 的二进制形式: \(00...00x...xxx\)

对比 \(-n\) 的二进制形式:\(10...00x...xxx\) (在原码中,我们一般使用第一位存储符号, \(0\) 为正, \(1\) 为负)

很明显, \(lowbit(n) ~ = ~ lowbit(-n)\)

无论 \(n\) 的符号为负还是为正,奇偶性都一致,因此,我们在上面推导出来的公式对负整数仍然成立

综上所述,任意奇数的 lowbit 值都为 \(1\) ,任意偶数的 lowbit 值都为其乘 \(0.5\) 得到的值的 lowbit 值乘 \(2\)

通过这种思路,我们可以编写一个递归函数计算 \(n\) 的 lowbit 值,遇到奇数直接返回 \(1\) ,遇到偶数辄除以 \(2\) 后继续计算

写成伪代码是这样的:

  1. int lowbit(int n) {
  2. if (n % 2 == 1) return 1; // Odd
  3. else return lowbit(n / 2) * 2; // Even
  4. }

方法二:公式

在方法一中,我们使用了深度优先搜索,时间复杂度可能有点高,我们当然可以使用记忆化数组降低复杂度,但,我们是否可以推导出一个公式直接计算,将复杂度降低为 \(O(1)\) 呢?

当然是可行的。还是观察 \(n\) 的二进制形式: \(00...00x...xxx\) (假定 \(n\) 为非负整数)

还是对比 \(-n\) 的二进制形式:\(10...00x...xxx\)

如果对 \(10...00x...xxx\) 每一位取反(符号位除外),我们就得到了 \(-n\) 的反码: \(11...11(-x)...(-x)(-x)(-x)\)

此时 \(-n\) 末尾的 \(0\) 全部变为 \(1\) ,而最低位的 \(1\) 也难逃变为 \(0\) 的命运

如果我们现在将其加上 \(1\) ,我们将得到 \(-n\) 的补码: \(11...11(-x)...(-x)(-x)(-x) + 1\) ,反码末尾的 \(1\) 将重新变为 \(0\) ,而最低位 \(0\) 将重新变为 \(1\) ,其他位不变,仍然是取反的状态,此时如果将 \(-n\) 的补码与 \(n\) 原码进行按位与的运算( \(n\) 与 \(-n\) 的原码只有符号位的不同),由于除符号位、最低位 \(1\) 及其后面的位 \(0\) ,其他位都进行了取反,这些位将被赋值为 0 & 11 & 0,即 \(0\) ,而符号位也会赋值为 0 & 1 ,只剩最低位 \(1\) 及其后面的位 \(0\) 分别被赋值为 1 & 10 & 0 ,即 \(1\) 和 \(0\) ,最后结果为 \(lowbit(n)\) (或者说 \(lowbit(-n)\))

那么 \(n\) 的反码、补码呢?上文所述的只是负数的反码与补码的计算方式,实际上,正数的原码、反码、补码都是一样的(对于原码、反码、补码,本博文已经进行了必要的解释,但如果你对其感兴趣,想知道其详细解释,可参考这篇博文:二进制|原码、反码、补码

众所周知, C++ 中,数字是使用补码表示的,因此,我们可以将 \(n\) 的补码视为 \(n\) 的原码,在 C++ 中进行运算。于是,我们得到了\(n\) 的原码和 \(-n\) 的补码

上文中,我们提到了将 \(n\) 的原码和 \(-n\) 的补码进行按位与运算可以得到 \(lowbit(n)\) 和 \(lowbit(-n)\) ,现在我们使用 \(n\) 的补码作为其原码(毕竟是一样的),可以得到:

\[lowbit(n) = -n & n
\]

显然 \(n\) 是负数也不会造成影响

于是我们成功地得到了 lowbit 的计算公式,将算法的时间复杂度降低为 \(O(1)\) ,并简化了代码:

  1. #define lowbit(n) (-n & n)

由于使用宏定义,一定要记得打括号,位运算的优先级是最低的


lowbit 的应用

lowbit 的应用也有很多,例如树状数组等,如果你对这方面感兴趣,不妨订阅一下我的博客,我以后会发布更多有趣且有用的算法知识

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