338:比特位计数

src/main/java/leetcode/editor/cn/CountingBits.java

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+//给你一个整数 n ，对于 0 <= i <= n 中的每个 i ，计算其二进制表示中 1 的个数 ，返回一个长度为 n + 1 的数组 ans 作为答案。 
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+// 示例 1： 
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+//输入：n = 2
+//输出：[0,1,1]
+//解释：
+//0 --> 0
+//1 --> 1
+//2 --> 10
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+// 示例 2： 
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+//输入：n = 5
+//输出：[0,1,1,2,1,2]
+//解释：
+//0 --> 0
+//1 --> 1
+//2 --> 10
+//3 --> 11
+//4 --> 100
+//5 --> 101
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+// 提示： 
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+// 0 <= n <= 10⁵ 
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+// 进阶： 
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+// 很容易就能实现时间复杂度为 O(n log n) 的解决方案，你可以在线性时间复杂度 O(n) 内用一趟扫描解决此问题吗？ 
+// 你能不使用任何内置函数解决此问题吗？（如，C++ 中的 __builtin_popcount ） 
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+// Related Topics 位运算 动态规划 👍 967 👎 0
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+package leetcode.editor.cn;
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+//338:比特位计数
+public class CountingBits {
+    public static void main(String[] args) {
+        Solution solution = new CountingBits().new Solution();
+        // TO TEST
+    }
+
+    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
+    class Solution {
+        public int[] countBits(int n) {
+            int[] arrs = new int[n+1];
+            for (int i = 0; i <= n; i++) {
+                arrs[i] = Integer.bitCount(i);
+            }
+            return arrs;
+        }
+    }
+//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
+
+}

src/main/java/leetcode/editor/cn/doc/content/CountingBits.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+<p>给你一个整数 <code>n</code> ，对于&nbsp;<code>0 &lt;= i &lt;= n</code> 中的每个 <code>i</code> ，计算其二进制表示中 <strong><code>1</code> 的个数</strong> ，返回一个长度为 <code>n + 1</code> 的数组 <code>ans</code> 作为答案。</p>
+
+<p>&nbsp;</p>
+
+<div class="original__bRMd">
+<div>
+<p><strong>示例 1：</strong></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>n = 2
+<strong>输出：</strong>[0,1,1]
+<strong>解释：</strong>
+0 --&gt; 0
+1 --&gt; 1
+2 --&gt; 10
+</pre>
+
+<p><strong>示例 2：</strong></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>n = 5
+<strong>输出：</strong>[0,1,1,2,1,2]
+<strong>解释：</strong>
+0 --&gt; 0
+1 --&gt; 1
+2 --&gt; 10
+3 --&gt; 11
+4 --&gt; 100
+5 --&gt; 101
+</pre>
+
+<p>&nbsp;</p>
+
+<p><strong>提示：</strong></p>
+
+<ul>
+	<li><code>0 &lt;= n &lt;= 10<sup>5</sup></code></li>
+</ul>
+
+<p>&nbsp;</p>
+
+<p><strong>进阶：</strong></p>
+
+<ul>
+	<li>很容易就能实现时间复杂度为 <code>O(n log n)</code> 的解决方案，你可以在线性时间复杂度 <code>O(n)</code> 内用一趟扫描解决此问题吗？</li>
+	<li>你能不使用任何内置函数解决此问题吗？（如，C++ 中的&nbsp;<code>__builtin_popcount</code> ）</li>
+</ul>
+</div>
+</div>
+<div><div>Related Topics</div><div><li>位运算</li><li>动态规划</li></div></div><br><div><li>👍 967</li><li>👎 0</li></div>