题目描述
小明在学习二进制时,发现了一类不含 101的数,也就是:
将数字用二进制表示,不能出现 101 。
现在给定一个整数区间 [l,r] ,请问这个区间包含了多少个不含 101 的数?
输入描述
输入的唯一一行包含两个正整数 l, r( 1 ≤ l ≤ r ≤ 10^9)。
输出描述
输出的唯一一行包含一个整数,表示在 [l,r] 区间内一共有几个不含 101 的数。
用例
输入 | 1 10 |
输出 | 8 |
说明 | 区间 [1,10] 内, 5 的二进制表示为 101 ,10的二进制表示为 1010 ,因此区间 [ 1 , 10 ] 内有 10−2=8 个不含 101的数。 |
输入 | 10 20 |
输出 | 7 |
说明 | 区间 [10,20] 内,满足条件的数字有 [12,14,15,16,17,18,19] 因此答案为 7。 |
题目解析
本题如果用暴力法求解,很简单
/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
const readline = require("readline");
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout,
});
rl.on("line", (line) => {
const [l, r] = line.split(" ").map(Number);
console.log(getResult(l, r));
});
function getResult(l, r) {
let count = r - l + 1;
for (let i = l; i <= r; i++) {
if (Number(i).toString(2).indexOf("101") !== -1) {
count--;
}
}
return count;
}
但是本题的1 ≤ l ≤ r ≤ 10^9,也就是说区间范围最大是 1 ~ 10^9,那么上面O(n)时间复杂度的算法会超时。
因此,我们需要找到一个性能更优的算法。
本题需要使用数位DP算法,具体逻辑原理请看
JavaScript算法源码
/* JavaScript Node ACM模式 控制台输入获取 */
const readline = require("readline");
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout,
});
rl.on("line", (line) => {
const [L, R] = line.split(" ").map(Number);
const count = digitSearch(R) - digitSearch(L - 1);
console.log(count);
});
function digitSearch(num) {
const arr = num.toString(2).split("").map(Number);
const f = new Array(arr.length)
.fill(0)
.map(() => new Array(2).fill(0).map(() => new Array(2)));
return dfs(0, true, f, arr, 0, 0);
}
function dfs(p, limit, f, arr, pre, prepre) {
if (p === arr.length) return 1;
if (!limit && f[p][pre][prepre]) return f[p][pre][prepre];
const max = limit ? arr[p] : 1;
let count = 0;
for (let i = 0; i <= max; i++) {
if (i === 1 && pre === 0 && prepre === 1) continue;
count += dfs(p + 1, limit && i === max, f, arr, i, pre);
}
if (!limit) f[p][pre][prepre] = count;
return count;
}
Java算法源码
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int L = sc.nextInt();
int R = sc.nextInt();
int count = digitSearch(R) - digitSearch(L - 1);
System.out.println(count);
}
public static int digitSearch(int num) {
Integer[] arr =
Arrays.stream(Integer.toBinaryString(num).split(""))
.map(Integer::parseInt)
.toArray(Integer[]::new);
int[][][] f = new int[arr.length][2][2];
return dfs(0, true, f, arr, 0, 0);
}
public static int dfs(int p, boolean limit, int[][][] f, Integer[] arr, int pre, int prepre) {
if (p == arr.length) return 1;
if (!limit && f[p][pre][prepre] != 0) return f[p][pre][prepre];
int max = limit ? arr[p] : 1;
int count = 0;
for (int i = 0; i <= max; i++) {
if (i == 1 && pre == 0 && prepre == 1) continue;
count += dfs(p + 1, limit && i == max, f, arr, i, pre);
}
if (!limit) f[p][pre][prepre] = count;
return count;
}
}
Python算法源码
# 算法实现
def dfs(p, limit, f, arr, pre, prepre):
if p == len(arr):
return 1
if not limit and f[p][pre][prepre] > 0:
return f[p][pre][prepre]
maxV = arr[p] if limit else 1
count = 0
for i in range(maxV + 1):
if i == 1 and pre == 0 and prepre == 1:
continue
count += dfs(p + 1, limit and i == maxV, f, arr, i, pre)
if not limit:
f[p][pre][prepre] = count
return count
def digitSearch(num):
arr = list(map(int, list(format(num, 'b'))))
f = [[[0 for k in range(2)] for j in range(2)] for i in range(len(arr))]
return dfs(0, True, f, arr, 0, 0)
# 输入获取
L, R = map(int, input().split())
# 算法调用
print(digitSearch(R) - digitSearch(L - 1))
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