Hamming Distance
The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different.
Given two integers x and y, calculate the Hamming distance.
Note:
0 ≤ x, y < 231.
Example:
Input: x = 1, y = 4
Output: 2
Explanation:
1 (0 0 0 1)
4 (0 1 0 0)
↑ ↑
The above arrows point to positions where the corresponding bits are different.
Python3
1 class Solution: 2 def hammingDistance(self, x, y): 3 """ 4 :type x: int 5 :type y: int 6 :rtype: int 7 """ 8 return bin(x^y).count('1') 9 10 # 0. 过程分析 11 # 1. bin(integer )内置函数，将一个整数转化为一个二进制字符串。 12 # 2. ^按位异或运算符：当两对应的二进位相异时，结果为1 13 # 3. count('1')统计'1'出现的次数 14 15 # 4. 进价 16 # 5. 位运算符的学习 17 # 6. Hamming distance的应用场景
位運算符
| 运算符 | 描述 | 实例 |
|---|---|---|
| & | 按位与运算符：参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0 | (a & b) 输出结果 12 ，二进制解释： 0000 1100 |
| | | 按位或运算符：只要对应的二个二进位有一个为1时，结果位就为1。 | (a | b) 输出结果 61 ，二进制解释： 0011 1101 |
| ^ | 按位异或运算符：当两对应的二进位相异时，结果为1 | (a ^ b) 输出结果 49 ，二进制解释： 0011 0001 |
| ~ | 按位取反运算符：对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1 。~x 类似于 -x-1 | (~a ) 输出结果 -61 ，二进制解释： 1100 0011，在一个有符号二进制数的补码形式。 |
| << | 左移动运算符：运算数的各二进位全部左移若干位，由 << 右边的数字指定了移动的位数，高位丢弃，低位补0。 | a << 2 输出结果 240 ，二进制解释： 1111 0000 |
| >> | 右移动运算符：把">>"左边的运算数的各二进位全部右移若干位，>> 右边的数字指定了移动的位数 | a >> 2 输出结果 15 ，二进制解释： 0000 1111 |
Hamming distance應用場景
汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的，汉明在误差检测与校正码的基础性论文中首次引入这个概念。在通信中累计定长二进制字中发生翻转的错误数据位，所以它也被称为信号距离。汉明距离更多的用于信号处理，表明一个信号变成另一个信号需要的最小操作（替换位），实际中就是比较两个比特串有多少个位不一样，简洁的操作时就是两个比特串进行异或之后包含1的个数。汉明距在图像处理领域也有这广泛的应用，是比较二进制图像非常有效的手段。计算一个数字的比特位包含1的个数有个小技巧：value &= value - 1这个运算的结果就是把value最后一个1去掉，循环进行运算直到value等于0（所有的1都被去掉）就可以知道vaule拥有多少个1了。其在包括信息论、编码理论、密码学等领域都有应用。但是，如果要比较两个不同长度的字符串，不仅要进行替换，而且要进行插入与删除的运算，在这种场合下，通常使用更加复杂的编辑距离等算法。
