剑指offer-431~n整数中1出现的次数

7次阅读

共计 2540 个字符,预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。

本题主要在于找规律,从一个例子开始,总结出其中的规律。
<!– more –>

原题

输入一个整数 n,求 1~n 这 n 个整数的十进制表示中 1 出现的次数。

例如,输入 12,1~12 这些整数中包含 1 的数字有 1、10、11 和 12,1 一共出现了 5 次。

示例 1:

 输入:n = 12
输出:5

示例 2:

 输入:n = 13
输出:6
 ```

限制:* 1 <= n < 2^31

原题 url:https://leetcode-cn.com/problems/1nzheng-shu-zhong-1chu-xian-de-ci-shu-lcof/

## 解题

### 暴力法

一开始我的想法是计算出从 1 到 n 中,每一个数中包含的 1 个数,累加在一起,求得结果:

class Solution {

public int countDigitOne(int n) {if (n < 1) {return 0;}
    
    // 存储从 1 到上一个数的总结果,初始是从 1 到 1 的总结果
    int before = 1;
    int temp, count;
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
        temp = i;
        count = 0;
        while (temp != 0) {
            // 计算当前数字的个位数是否等于 1
            if (temp % 10 == 1) {count++;}
            temp /= 10;
        }

        before += count;
    }
    return before;
}

}

 提示我 ` 超出时间限制 `。接下来我想到的是,当给我们一个数 x 时,如果我知道 (x / 10) 对应的 1 的个数,那么再加上最高位 1 的个数,就得出了当前数字对应的 1 的个数。用一个数组,记录每一个数字对应的 1 的个数。由此可以写出代码:

class Solution {

public int countDigitOne(int n) {if (n < 1) {return 0;}
    // 存储数字原本含有的 1 的数量
    int[] countOne = new int[n + 1];
    // 存储从 1 到上一个数的总结果,初始是从 1 到 1 的总结果
    int before = 0;
    int temp, count;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {countOne[i] = (i % 10 == 1 ? 1 : 0) + countOne[i / 10];
        before += countOne[i];
    }
    return before;
}

}

 提示我 ` 超出内存限制 `。看来暴力求解不可取,让我们换一种思路。### 找规律

由上面的暴力法,我们可以得知:1. 这道题肯定不能从 1 开始慢慢算出每一个数所对应的 1 的个数,因为这样会超时。2. 也不可以借用 n 个额外空间,因为这样会超出内存限制。那么正确的思路就应该是,给你一个数 n,你直接计算出从 1 到 n 的数中,所有 1 的总个数。假设给你一个数 3210,你会如何求解呢?我们可以把这个数进行拆分:

3210 = 3000 + 200 + 10 + 0

      = 3 * 1000 + 2 * 100 + 1 * 10 + 0 * 1

似乎没有看出什么规律,那么我们再试着求出每一位,对应的 1 的个数。

从千位 3 开始,针对 1000 ~ 1999 这 1000 个数字,千位上都是 1,因此这里有 1000 个。
百位 2,针对 100 ~ 199 这 100 个数字,百位上都是 1。一共出现了 3 组,分别是 100 ~ 199、1100 ~ 1199、2100 ~ 2199、3100 ~ 3199,一共 (4 * 100 = 400) 个。
十位 1,针对 10 ~ 19 这 10 个数字,十位上都是 1。一共出现了 32 组,但是再加上 3210 本身十位上也是 1,因此一共有 (32 * 10 + 1 = 321) 个。
个位 0,针对 1、11、21、…、101、111、121、…、1001、1011、1021、…、3201,每 10 个数都会出现 1 个,因此一共有 (321 * 1 = 321) 个。
一共 2042 个。

 我用力扣本身的测试用例进行了校验,结果是一致的。我们总结一下上面的过程:

我们将数字 n,按照位,从低到高进行遍历。
我们假设当前位的数字为 cur,高位为 high,低位为 low,位数为 digit。比如 3210 这个数,针对百位而言,cur 是 2,high 是 3,low 是 10,digit 是 100。
针对 cur,有 3 种情况:
1、大于 1,那么此位 1 的个数就是:(high + 1) * digit
2、等于 1,那么此位 1 的个数就是:high * digit + low + 1
3、小于 1(也就是等于 0),那么此位 1 的个数就是:high * digit


接下来我们看看代码:

class Solution {

public int countDigitOne(int n) {if (n < 1) {return 0;}
    
    // 高位
    int temp = n;
    // 低位
    int low = 0;
    // 1 出现的总次数
    int total = 0;
    // 当前位数,比如个位时为 1,十位时为 10,百位时为 100
    int pow = 1;
    while (temp != 0) {
        // 当前位上的数字
        int num = temp % 10;
        // 剩下的高位
        temp = temp / 10;
        // 如果当前位上的数字是 0
        if (num == 0) {
            // 只加上高位对应
            total += temp * pow;
        } 
        // 如果当前位上的数字是 1
        else if (num == 1) {// 加上高位对应的数字,和低位的所有,再加 1( 它本身)。// 比如 10,虽然低位是 0,但本身还有 1
            total += temp * pow + low + 1;
        }
        // 如果当前位上的数字大于 1
        else {
            // 那么高位 +1
            total += (temp + 1) * pow;
        }

        // 低位
        low += num * pow;
        // 进入下一位
        pow = pow * 10;
    }

    return total;
}

}

 提交 OK。我们来分析一下复杂度:* 时间复杂度 `O(log N)`:循环内的计算操作使用 O(1) 时间,循环次数为数字 n 的位数,即 log 以 10 为底 n,因此总时间为 `O(log N)`。* 空间复杂度 `O(1)`:只有几个变量使用常数大小的额外空间。## 总结
    
以上就是这道题目我的解答过程了,不知道大家是否理解了。本题主要在于找规律,从一个例子开始,总结出其中的规律。有兴趣的话可以访问我的博客或者关注我的公众号、头条号,说不定会有意外的惊喜。[https://death00.github.io/](https://death00.github.io/)

公众号:健程之道

![](https://imgkr.cn-bj.ufileos.com/01be7a29-45a6-4739-ae17-807c175741db.jfif)
正文完
 0