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在C语言阶段，我们学习了许多位运算操作符，具体可以看看这一篇博客C语言——操作符
接下来，我们就来使用这样一些操作符解决我们的算法问题~
目录
前置知识（常见操作）
1. 基础位运算
2. 给定一个数n，确定它的二进制表示中的第k位是0还是1
3. 将一个数n的二进制表示的第k位从0变成1，或从1变成0
将一个数n的二进制表示的第k位修改为1
将一个数n的二进制表示的第k位修改为0
4. 将一个数n的二进制表示的前k位改成1
5. 将一个数n的二进制表示的前k位改成0
6. 提取一个数n的二进制表示中最右边的1
7. 去掉一个数n的二进制表示中最右边的1
8. 位运算的优先级
9. 异或运算小技巧
只出现一次的数字
丢失的数字
两整数之和
只出现一次的数字Ⅱ
只出现一次的数据Ⅲ
消失的两个数字
前置知识（常见操作）
在正式开始题目练习之前，除了前面博客里面说到的基础知识，我们还需要找到一些常见操作~
1. 基础位运算
- 与运算 (&)（有0就是0）
- 示例：
0 & 0 = 0,0 & 1 = 0,1 & 0 = 0,1 & 1 = 1 - 解释：对应位都为1时结果为1，否则为0。
- 示例：
- 或运算 (|)（有1就是1）
- 示例：
0 | 0 = 0,0 | 1 = 1,1 | 0 = 1,1 | 1 = 1 - 解释：对应位有一个为1时结果为1。
- 示例：
- 异或运算 (^)（无进位相加）
- 示例：
0 ^ 0 = 0,0 ^ 1 = 1,1 ^ 0 = 1,1 ^ 1 = 0 - 解释：对应位不同结果为1，相同为0。
- 示例：
- 取反运算 (~):
- 示例：
~0 = 1,~1 = 0 - 解释：0变1，1变0。
- 示例：
接下来，常见操作第k/x位都是指的是从后面往前面数的第k/x位
2. 给定一个数n，确定它的二进制表示中的第k位是0还是1
- 方法：
(n >> k) & 1- 解释：将n右移k位，然后与1进行与运算，判断最低位是0还是1。
举例：
3. 将一个数n的二进制表示的第k位从0变成1，或从1变成0
- 方法：
n = n ^ (1 << k)- 解释：将1左移k位，然后与n进行异或运算，翻转第k位。
举例：
将一个数n的二进制表示的第k位修改为1
前面的操作就是直接变成相反的，如果我们现在想要把第k位修改为1，它可能最开始是1，就不需要变化了，如果最开始为0，我们把它变成1~
方法：n = n | (1 << k)
举例：
将一个数n的二进制表示的第k位修改为0
方法：n = n & (~(1<<x))
举例：
4. 将一个数n的二进制表示的前k位改成1
- 方法：n
= n | ((1 << k) - 1)
- 解释：将1左移k位后减1，得到前k位全为1的数，然后与n进行或运算。
举例：
5. 将一个数n的二进制表示的前k位改成0
- 方法：n =
n & ~((1 << k) - 1)
- 解释：将1左移k位后减1，取反后得到前k位全为0的数，然后与n进行与运算。
举例：
6. 提取一个数n的二进制表示中最右边的1
- 方法：
n & -n或n & (~n + 1)
- 解释：取反后加1得到补码，与原数进行与运算，提取最右边的1。
举例：
7. 去掉一个数n的二进制表示中最右边的1
- 方法：
n & (n - 1)
- 解释：将n减1后与原数进行与运算，去掉最右边的1。
举例：
8. 位运算的优先级
- 位运算的优先级低于算术运算，但高于逻辑运算。
- 示例：
a ^ b & c等价于a ^ (b & c)
技巧：不知道优先级，能加括号加括号
9. 异或运算小技巧
a ^ 0 = aa ^ a = 0a ^ b ^ c = a ^ c ^ b（交换律）
知道了这些常见操作，接下来我们就使用位运算来解决我们的算法问题~
只出现一次的数字
只出现一次的数字
这个题目就比较简单了~
思路：所有数据进行异或，根据a^a=0,a^0=a,可以得到所有数据进行异或的结果就是我们想要的数据~
代码：
class Solution
{
public:int singleNumber(vector<int>& nums) {int ret=0;//所有数据进行异或for(auto e:nums){ret^=e;}return ret;}
};
顺利通过~
丢失的数字
丢失的数字
这个题目也比较简单，这些数是连续的，那么我们就可以利用数学里面的等差数列求和公式得到它本来的和，再减去已经存在的数据，就可以得到没有存在的数据~
思路1：等差数列求和
代码：
class Solution
{
public:int missingNumber(vector<int>& nums) {int n=nums.size();int ret=(1+n)*n/2;for(auto e:nums){ret-=e;}return ret;}
};
思路2：使用位运算，得到0~n的数据，与原来的数组元素进行异或，结果就是原来数组没有存在的数据~
代码：
class Solution
{
public:int missingNumber(vector<int>& nums) {int ret=0;for(auto e:nums){ret^=e;}//产生0~n的数据进行异或for(int i=0;i<=nums.size();i++){ret^=i;}return ret;}
};
两整数之和
两整数之和
可能一看这个题目挺简单的，但是不可以使用+，-符号啊，不过有一种投机取巧的方法就是直接return a+b;
也是可以通过的，当然这肯定是不太正确的解法，接下来我们使用位运算来解决这个问题~
加法最重要的就是处理进位了，我们知道^是进行无进位相加，那如果我们想得到进位的数字呢？
简单，直接（a&b)<<1就可以得到进位(进位要往前面移动）了，我们来举例子看看：
思路：不断地进行a^b得到无进位相加的结果，（a&b)<<1得到进位的结果，直到没有进位就得到想要的结果~
代码：
class Solution
{
public:int getSum(int a, int b) {while(b)//没有进位就停止{int x=a^b;//无进位相加结果int y=(a&b)<<1;//进位结果a=x;b=y;//更新a、b}return a;}
};
顺利通过~
只出现一次的数字Ⅱ
只出现一次的数字Ⅱ
这个题目有点难度了，有一个数字出现了一次，其他数字出现了三次~
宏观上，我们不太好分析，我们来看看微观上，来看看一个整型的比特位，既然其他数字出现了三次，那么每一个比特位的结果可能是：
3n个0+1
3n个1+1
3n个0+0
3n个1+0
如果%3的结果不就是我们想要的出现一次的数字该比特位是0还是1吗？
思路：统计整型数组元素每一个比特位的和，和%3得到出现一次的数字该比特位，是1就进行修改~
代码：
class Solution
{
public:int singleNumber(vector<int>& nums) {int ret=0;//统计每一个比特位的和for(int i=0;i<32;i++){int sum=0;for(auto e:nums){if(((e>>i)&1)==1) sum++;//统计所有数据该比特位为1的个数}sum%=3;if(sum==1) //多的就是出现一次数字的ret|=(1<<i);//修改ret的该比特位为1}return ret;}
};
事实上，这个题目不仅仅可以处理其他数据出现3次，还可以处理其他数据出现k次~方法都是一样的~
比如前面其他数据出现两次，只需要修改为sum%=2就可以了~
class Solution
{
public:int singleNumber(vector<int>& nums) {int ret=0;//统计每一个比特位的和for(int i=0;i<32;i++){int sum=0;for(auto e:nums){if(((e>>i)&1)==1) sum++;//统计所有数据该比特位为1的个数}sum%=2;if(sum==1) //多的就是出现一次数字的ret|=(1<<i);//修改ret的该比特位为1}return ret;}
};
只出现一次的数据Ⅲ
只出现一次的数据Ⅲ
这个题目有点难度，我们废话不多说，直接来思路：
思路：
A、将所有的数据进行异或，异或得到的结果就是那两个只出现一次的数据异或的结果
B、根据异或的结果找到某一个为1的比特位（根据异或的相同为0，相异为1），比特位为1，说明这两个数据这个比特位是不同的
C、根据找到的比特位把数据分为两组，一组该比特位为1进行异或，一组该比特位为0进行异或，因为其他因素出现了两次，两组得到的结果就是我们想要的结果
代码：
class Solution
{
public:vector<int> singleNumber(vector<int>& nums) {//1、异或所有的数int tmp=0;for(auto e:nums) tmp^=e;//tmp就是两个出现一次数异或的结果//2、找到为1的比特位int dicone=0;while(1){if(((tmp>>dicone)&1)==1) break;else dicone++;}//3、根据dicone进行分组//既然dicone不同，两个不同的数字一定不会出现在一组int x=0,y=0;for(auto e:nums){if(((e>>dicone)&1)==1) x^=e;else y^=e;}return {x,y};}
};
顺利通过~
消失的两个数字
消失的两个数字
有了前面的基础，相信这一道题目就比较简单了，事实上，与只出现一次的数字Ⅲ方法是类似的，如果我们再有1~N的数据，那么不就是两个数字出现一次，其他数据出现两次了吗~
思路：
A0:加上1~N的数据
A、将所有的数据进行异或，异或得到的结果就是那两个只出现一次的数据异或的结果
B、根据异或的结果找到某一个为1的比特位（根据异或的相同为0，相异为1），比特位为1，说明这两个数据这个比特位是不同的
C、根据找到的比特位把数据分为两组，一组该比特位为1进行异或，一组该比特位为0进行异或，因为其他因素出现了两次，两组得到的结果就是我们想要的结果
代码：
class Solution
{
public:vector<int> missingTwo(vector<int>& nums) {//1、所有的数据进行异或int ret=0;for(auto e:nums){ret^=e;}//获取1~n的数据for(int n=1;n<=nums.size()+2;n++){ret^=n;}//2、找到比特位为一的那一位int dicone=0;while(1){if(((ret>>dicone)&1)==1) break;else dicone++;}//3、根据比特位分组异或int x=0,y=0;for(auto e:nums){if(((e>>dicone)&1)==1) x^=e;else y^=e;}for(int n=1;n<=nums.size()+2;n++){if(((n>>dicone)&1)==1) x^=n;else y^=n;}//4、返回结果return {x,y};//编译器会根据{}生成vector}
};
顺利通过~
位运算具有高效性、简洁性、灵活性和性能优化等优势。它直接操作二进制位，执行速度快且资源消耗低，代码简洁易读，提供多种操作方式，适用于算法优化和底层硬件操作，是我们在编程中不可或缺的重要工具~所以合理正确的使用会给我们带来很大的方便~
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