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十进制1出现的次数

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给定一个十进制正整数N,求出从1开始到N的所有整数中,“1”出现的个数。

如:

N = 13 ,那么1,2,34,5,6,7……,10,11,12,13中“1”出现的个数为 6

 

解法一:

这个问题看上去并不困难,可以想到的就是 从开始遍历到N,将其中每一个数中含有的“1”相加起来,自然就得到了从到 所有“1”的个数和。

 

代码清单:

  /*
	 * 判断一个整数中出现1 的次数
   * 用%运算,依次判断个位、十位、百位…上的数字是否为1
	 */
	public static int count1InAInteger(int n) {
		int count1 = 0;
		while (n != 0) {
			count1 += (n % 10 == 1) ? 1 : 0;
			n /= 10;
		}
		return count1;
	}

	/*
	 * for 遍历1 到 整数N,
   * 将所有整数中出现"1" 的次数累加
	 */
	public static int fun(int N) {
		int count = 0;
		for (int i = 0; i <= N; i++) {
			count += count1InAInteger(i);
		}
		return count;
	}

  

该方法很容易理解,实现也比较容易,最致命的问题是效率。如果N很大,则需要很长的时间才能得出计算结果。测试了一下,如果 N= 100 000 000,大约需要40

 

解法二:

想要提高效率,必须摒弃解法一中的遍历算法。能不能分析正整数每一位上“1”出现的次数,来解决问题呢? 

假设N= abcdef ,这里 a,b,c,d,e,f 分别是N各个数位上的数字。如果现在要计算百位上出现“1”的次数,它将会受到三个因素的影响:百位上的数字,百位以下的数字(低位),百位以上的数字(更高位)。

<!--[if !supportLists]-->1、<!--[endif]-->如果百位上的数字为0,可知,百位上出现“1”的次数由更高位决定。比如12013,百位上出现“1”的情况是 100~199,1100~11991,2100~2199,……,11100~11199,一共有1200个,也就是说由更高位数字(12)决定,并且等于更高位(12当前位数(100= 1200

<!--[if !supportLists]-->2、<!--[endif]-->如果百位上的数字为1,百位上出现“1”的次数不仅受高位影响,还受低位的影响,比如12113,我们已经知道受高位影响出现“1”的次数为1200,受低位影响会出现“1”的数字 12100~12113 ,有13

<!--[if !supportLists]-->3、<!--[endif]-->如果百位上的数字大于1,则百位上出现“1”的次数仅由更高位决定。比如12213,百位上出现“1”的情况是:100~199,1100~11991,2100~2199,……,11100~1119912100~12199,一共1300个,[更高位(12+1]*当前位数(100

	public static int fun2(int N) {
		int count = 0;    // 记录次数
		int iFactor = 1;  // 当前位数
		int iLowerNum = 0; // 低位
		int iCurrNum = 0;	// 当前位上的数字
		int iHigherNum = 0;   // 更高位

		while (N / iFactor != 0) {
			iLowerNum = N - (N / iFactor) * iFactor;
			iCurrNum = (N / iFactor) % 10;
			iHigherNum = N / (iFactor * 10);

			switch (iCurrNum) {
			case 0:
				count += iHigherNum * iFactor;
				break;
			case 1:
				count += iHigherNum * iFactor + iLowerNum + 1;
				break;
			default:
				count += (iHigherNum + 1) * iFactor;
				break;
			}

			iFactor *= 10;
		}
		return count;
	}

 

该解法同样计算N = 100 000 000,只需要不到1毫秒的时间,相对于第一种效率至少提高了40 000 倍。

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