计数位的描述如下：
给定一个整数 n，返回一个数组 ans 长度 n 1 这样对于每个 i (0
例如：
input: n = 2output: [0, 1, 1]explanation:0 --> 01 --> 12 --> 10
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或者：
input: n = 5output: [0, 1, 1, 2, 1, 2]explanation:0 --> 01 --> 12 --> 103 --> 114 --> 1005 --> 101
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该问题要求我们获取从 0 到 n 的每个数字的二进制表示形式中 1 的数量。
我想到的第一个解决方案是创建一个长度为 n 1 的数组，用二进制的 0 到 n 的值填充它……
const arr = array.from({ length: n + 1 }, (_, i) => i.tostring(2));
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…并将每一位映射到它所具有的 1 位数：
arr.map(j => { let result = 0; let binarynumber = parseint(j, 2); while (binarynumber > 0) { binarynumber &= binarynumber - 1; result++; } return result;});
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请注意，在上一个问题中，我们使用了一种技术来计算 1 位的数量（或计算其 汉明权重）——它只是从数字中减去一个较小的值，直到达到0：
let numberof1bits = 0;while (binarynumber > 0) { binarynumber &= binarynumber - 1; numberof1bits++;}
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我们可以链接这些方法，总的来说，解决方案如下所示：
function countbits(n: number): number[] { return array.from({ length: n + 1 }, (_, i) => i.tostring(2)).map(j => { let result = 0; let binarynumber = parseint(j, 2); while (binarynumber > 0) { binarynumber &= binarynumber - 1; result++; } return result; });}
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或者，我们可以更明确地编写它，将每个计数推送到结果数组：
function countBits(n: number): number[] { let result = []; for (let i = 0; i 0) { binaryNum &= binaryNum - 1; count++; } result.push(count); } return result;}
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时间和空间复杂度
对设置的位进行计数有css”> log n登录n 登录 时间复杂度（在最坏的情况下，当所有位都已设置时，循环将运行 binarynumber 中的位数 — 数字的二进制表示形式的位数 nn n 是 log n登录n 登录).
然而我们也这样做 nn n 次，所以总的来说，时间复杂度为 o(n log n）o(n log n) o(n log n).
空间复杂度为 o(n)o(n) o(n) 随着结果数组对空间的需求增加 nn n 增加。
接下来，我们将看看反向位。在那之前，祝您编码愉快。
以上就是LeetCode 冥想：计算位数的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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