【LeetCode】982. 按位与为零的三元组
982. 按位与为零的三元组
题目描述
给你一个整数数组 nums ,返回其中 按位与三元组 的数目。
按位与三元组 是由下标 (i, j, k) 组成的三元组,并满足下述全部条件:
- 0 <= i < nums.length
- 0 <= j < nums.length
- 0 <= k < nums.length
- nums[i] & nums[j] & nums[k] == 0 ,其中 & 表示按位与运算符。
示例 1
输入:nums = [2,1,3]
输出:12
解释:可以选出如下 i, j, k 三元组:
(i=0, j=0, k=1) : 2 & 2 & 1
(i=0, j=1, k=0) : 2 & 1 & 2
(i=0, j=1, k=1) : 2 & 1 & 1
(i=0, j=1, k=2) : 2 & 1 & 3
(i=0, j=2, k=1) : 2 & 3 & 1
(i=1, j=0, k=0) : 1 & 2 & 2
(i=1, j=0, k=1) : 1 & 2 & 1
(i=1, j=0, k=2) : 1 & 2 & 3
(i=1, j=1, k=0) : 1 & 1 & 2
(i=1, j=2, k=0) : 1 & 3 & 2
(i=2, j=0, k=1) : 3 & 2 & 1
(i=2, j=1, k=0) : 3 & 1 & 2
示例 2
输入:nums = [0,0,0]
输出:27
提示
- 1 <= nums.length <= 1000
- 0 <= nums[i] < 216
算法一:哈希表 + 枚举
思路
- 首先遍历 nums 的前两个值,因为题目中提到 0 <= nums[i] < 216 ,所以我们可以把这两个值按位与的结果存放到哈希表的索引,哈希表的值为按位与结果的出现次数,这样的时间复杂度为 O(n2 + 216 * n) 。
收获
- 我一开始的想法是:先计算前两个的值,存入数组中,然后再遍历数组的值与第三个 num ,但其实这样也是 三重循环,复杂度也是 O(n3) ,显然超时了;因此看了题解,复杂度可以降到 O(n2 + 216 * n)。
算法情况
-
时间复杂度: O(n2 + 216 * n),其中 n 为 nums.size();
-
空间复杂度:O(2 16);

代码
class Solution {
public:int countTriplets(vector<int>& nums) {int ans = 0;vector<int> cnt(1<<16);for(int x : nums){for(int y : nums){cnt[x & y] ++;}}for(int n : nums){for(int i=0; i<(1<<16); ++i){if((i & n) == 0) ans += cnt[i];}}return ans;}
};
算法二:哈希表 + 枚举优化
思路




算法情况
-
时间复杂度: O(n(n+U)),其中 n 为 nums 的长度,U=max(nums);
-
空间复杂度:O(U) 。

代码
class Solution {
public:int countTriplets(vector<int>& nums) {int ans = 0;int u=1;// 预先计算数组 cnt 的实际大小for(int n : nums){while(u <= n){u <<= 1;}} vector<int> cnt(u);cnt[0] = nums.size();for(int n : nums){int m = (u-1) ^ n;for(int s=m; s; s=(s-1)&m){cnt[s]++;}}for(int x : nums){for(int y : nums){ans += cnt[x & y];}}return ans;}
};
参考资料
- 有技巧的枚举 + 常数优化(Python/Java/C++/Go)
相关文章:
【LeetCode】982. 按位与为零的三元组
982. 按位与为零的三元组 题目描述 给你一个整数数组 nums ,返回其中 按位与三元组 的数目。 按位与三元组 是由下标 (i, j, k) 组成的三元组,并满足下述全部条件: 0 < i < nums.length0 < j < nums.length0 < k < num…...
Linux内核源码进程原理分析
Linux内核源码进程原理分析一、Linux 内核架构图二、进程基础知识三、Linux 进程四要素四、task_struct 数据结构主要成员五、创建新进程分析六、剖析进程状态迁移七、写时复制技术一、Linux 内核架构图 二、进程基础知识 Linux 内核把进程称为任务(task),进程的虚…...
电子技术——CMOS反相器
电子技术——CMOS反相器 在本节,我们深入学习CMOS反相器。 电路原理 下图是我们要研究的CMOS反相器的原理图: 下图展示了当输入 vIVDDv_I V_{DD}vIVDD 时的 iD−vDSi_D-v_{DS}iD−vDS 曲线: 我们把 QNQ_NQN 当做是驱动源&#x…...
gazebo仿真轨迹规划+跟踪(不在move_base框架下)
以Tianbot为例子,开源代码如下: https://github.com/tianbot/tianbot_mini GitHub - tianbot/abc_swarm: Ant Bee Cooperative Swarm, indicating air-ground cooperation. This repository is for Tianbot Mini and RoboMaster TT swarm kit. 1.在…...
C. Good Subarrays(前缀和)
C. Good Subarrays一、问题二、分析三、代码一、问题 二、分析 这道题目的意思就是给我们一个数组,然后我们从数组中选取一个连续的区间,这个区间满足条件:区间内的元素和等于区间的长度。 对于区间和问题我们先想到的是前缀和的算法。 那…...
关于Facebook Messenger CRM,这里有你想要知道的一切
关于Facebook Messenger CRM,这里有你想要知道的一切!想把Facebook Messenger与你的CRM整合起来吗?这篇博文是为你准备的! 我们将介绍有关获得Facebook Messenger CRM整合的一切信息。然后,我们将解释为什么你需要像SaleSmartly&a…...
ChIP-seq 分析:数据与Peak 基因注释(10)
动动发财的小手,点个赞吧! 1. 数据 今天,我们将继续回顾我们在上一次中研究的 Myc ChIPseq。这包括用于 MEL 和 Ch12 细胞系的 Myc ChIPseq。 可在此处[1]找到 MEL 细胞系中 Myc ChIPseq 的信息和文件可在此处[2]找到 Ch12 细胞系中 Myc ChIP…...
《C++ Primer Plus》第18章:探讨 C++ 新标准(8)
使用大括号括起的初始化列表语法重写下述代码。重写后的代码不应使用数组 ar: class Z200 { private:int j;char ch;double z; public:Z200(int jv, char chv, zv) : j(jv), ch(chv), z(zv) {} ... };double x 8.8; std::string s "What a bracing effect!&q…...
YOLO-V5 系列算法和代码解析(八)—— 模型移植
文章目录工程目标芯片参数查阅官方文档基本流程Python 版工具链安装RKNPU2的编译以及使用方法移植自己训练的模型工程目标 将自己训练的目标检测模型【YOLO-V5s】移植到瑞芯微【3566】芯片平台,使用NPU推理,最终得到正确的结果。整个过程涉及模型量化、…...
js实现复制拷贝的兼容方法
1. 定义复制拷贝的方法 在某个工具类方法中定义该方法,兼容不同浏览器处理 /*** description 拷贝的类方法*/ class CopyClass {// constructor() {}setRange(input) {return new Promise((resolve, reject) > {try {// 创建range对象const range document.c…...
学习 Python 之 Pygame 开发魂斗罗(八)
学习 Python 之 Pygame 开发魂斗罗(八)继续编写魂斗罗1. 创建敌人类2. 增加敌人移动和显示函数3. 敌人开火4. 修改主函数5. 产生敌人6. 使敌人移动继续编写魂斗罗 在上次的博客学习 Python 之 Pygame 开发魂斗罗(七)中࿰…...
Lesson11---分类问题
11.1 逻辑回归 11.1.1 广义线性回归 课程回顾 线性回归:将自变量和因变量之间的关系,用线性模型来表示;根据已知的样本数据,对未来的、或者未知的数据进行估计 11.1.2 逻辑回归 11.1.2.1 分类问题 分类问题:垃圾…...
Python基础学习12——异常
在Python中,会使用“异常”这个十分特殊的对象来管理程序执行期间发生的错误,即报错。本文将介绍一下python基础的处理异常的方法以及一些基本的异常类型。 异常处理方法 try-except代码块 当我们编写程序时,我们可以编写一个try-except代…...
[日常练习]练习17:链表头插法、尾插法练习
[日常练习]练习17:链表头插法、尾插法练习练习17描述输入输出输入示例1输出示例1输入示例2输出示例2代码演示:总结练习17 【日常练习】 链表头插法、尾插法练习 描述 输入3 4 5 6 7 9999一串整数,9999代表结束,通过头插法新建链…...
第十四届蓝桥杯模拟赛(第三期)试题与题解 C++
目录 一、填空题 (一)最小的十六进制(答案:2730) (二)Excel的列(答案:BYT) (三)相等日期(答案:70910) (四)多少种取法(答案:189)…...
关于 “宏“
起源 宏 Macro"这个词源于希腊语 “makros”,意为“大的,长的” 延伸使用 随后用于计算机领域是,在汇编语言时用于描述一大堆的汇编指令。 只要用宏指令,就是直接用的一大堆的汇编指令(有点函数的味道…...
1.2 CSS标签选择器,类选择器
CSS选择器: 根据不同的需求选出不同的标签,进行美化装饰 1. 标签选择器 标签选择器(元素选择器):用 HTML标签名作为选择器,按标签名称进行分类,为页面某一类标签指定统一的CSS样式 作用: 可以把某一类标签全部选中&…...
【Linux】进程等待 | 详解 wait/waitpid 的 status 参数
🤣 爆笑教程 👉 《看表情包学Linux》👈 猛戳订阅 🔥 💭 写在前面:在上一章中我们讲解了进程创建与进程终止,本章我们开始讲解进程等待。进程等待这部分知识相较于前面还是较为复杂的࿰…...
OpenAI眼中的无线调优策略
问:无线调优策略该怎么优化无线调优是指对无线网络的各种参数进行优化,以提高网络性能和用户体验。以下是几个无线调优策略:频谱分配:通过优化频谱的分配,可以提高网络的容量和覆盖范围。在频谱分配时,需要…...
DataX入门
目录 1. DataX介绍 2. DataX支持的常用数据源类型 3. 设计理念 4. DataX框架设计 4.1. Reader 4.2. Writer 4.3. Framework 5. DataX的运行流程 6. DataX与Sqoop对比 7. 部署 8. 配置详解 9. 案例 同步MySql到HDFS 9.1. 整体结构 9.2. mySqlReader 9.2.1. …...
多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度
一、引言:多云环境的技术复杂性本质 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时,基础设施的技术债呈现指数级积累。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套:跨云网络构建数据…...
调用支付宝接口响应40004 SYSTEM_ERROR问题排查
在对接支付宝API的时候,遇到了一些问题,记录一下排查过程。 Body:{"datadigital_fincloud_generalsaas_face_certify_initialize_response":{"msg":"Business Failed","code":"40004","sub_msg…...
大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解
学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 (1)设置网关 打开VMware虚拟机,点击编辑…...
安宝特方案丨船舶智造的“AR+AI+作业标准化管理解决方案”(装配)
船舶制造装配管理现状:装配工作依赖人工经验,装配工人凭借长期实践积累的操作技巧完成零部件组装。企业通常制定了装配作业指导书,但在实际执行中,工人对指导书的理解和遵循程度参差不齐。 船舶装配过程中的挑战与需求 挑战 (1…...
使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统
现在,通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战,比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...
Python Einops库:深度学习中的张量操作革命
Einops(爱因斯坦操作库)就像给张量操作戴上了一副"语义眼镜"——让你用人类能理解的方式告诉计算机如何操作多维数组。这个基于爱因斯坦求和约定的库,用类似自然语言的表达式替代了晦涩的API调用,彻底改变了深度学习工程…...
FFmpeg:Windows系统小白安装及其使用
一、安装 1.访问官网 Download FFmpeg 2.点击版本目录 3.选择版本点击安装 注意这里选择的是【release buids】,注意左上角标题 例如我安装在目录 F:\FFmpeg 4.解压 5.添加环境变量 把你解压后的bin目录(即exe所在文件夹)加入系统变量…...
AI语音助手的Python实现
引言 语音助手(如小爱同学、Siri)通过语音识别、自然语言处理(NLP)和语音合成技术,为用户提供直观、高效的交互体验。随着人工智能的普及,Python开发者可以利用开源库和AI模型,快速构建自定义语音助手。本文由浅入深,详细介绍如何使用Python开发AI语音助手,涵盖基础功…...
小木的算法日记-多叉树的递归/层序遍历
🌲 从二叉树到森林:一文彻底搞懂多叉树遍历的艺术 🚀 引言 你好,未来的算法大神! 在数据结构的世界里,“树”无疑是最核心、最迷人的概念之一。我们中的大多数人都是从 二叉树 开始入门的,它…...
6️⃣Go 语言中的哈希、加密与序列化:通往区块链世界的钥匙
Go 语言中的哈希、加密与序列化:通往区块链世界的钥匙 一、前言:离区块链还有多远? 区块链听起来可能遥不可及,似乎是只有密码学专家和资深工程师才能涉足的领域。但事实上,构建一个区块链的核心并不复杂,尤其当你已经掌握了一门系统编程语言,比如 Go。 要真正理解区…...
