位运算-leetcode_338

通过位运算计算出当前位的1的个数，原理利用Brian Kernighan 算法 令 x=x & (x−1) ,

/**
<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>
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*/

//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class Solution {
    public int[] countBits(int n) {
		int[] res = new int[n+1];
		for (int i = 0; i <= n; i++) {
			res[i]=countOnes(i);
		}
		return res;
    }

	int countOnes(int x){
		int countOnes = 0;
		while(x>0){
			x&=x-1;
			countOnes++;
		}
		return countOnes;
	}
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)