比特数的大O是多少?我不确定该方法是如何工作的,但我认为它是在O(logn)中完成的。
具体使用此代码(其中x = 4,y = 1):
return Integer.bitCount(x^y);
答案 0 :(得分:4)
鉴于其实现,该方法由按顺序执行的六个O(1)语句组成,因此它是O(1)。
public static int bitCount(int i) {
// HD, Figure 5-2
i = i - ((i >>> 1) & 0x55555555);
i = (i & 0x33333333) + ((i >>> 2) & 0x33333333);
i = (i + (i >>> 4)) & 0x0f0f0f0f;
i = i + (i >>> 8);
i = i + (i >>> 16);
return i & 0x3f;
}
答案 1 :(得分:1)
它是O(1)
,这是JDK 1.5 +的实现:
public static int bitCount(int i) {
i = i - ((i >>> 1) & 0x55555555);
i = (i & 0x33333333) + ((i >>> 2) & 0x33333333);
i = (i + (i >>> 4)) & 0x0f0f0f0f;
i = i + (i >>> 8);
i = i + (i >>> 16);
return i & 0x3f;
}
答案 2 :(得分:0)
任何处理有限大小输入的算法都具有 O(1)
的复杂度。
bitCount
适用于大小有限的输入。
因此 bitCount
的复杂度为 O(1)
。