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求 1+2+…+n ,要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case等关键字及条件判断语句(A?B:C)。
示例 1:
输入: n = 3
输出: 6
限制:
1 <= n <= 10000
解法一:利用逻辑运算符的短路:
class Solution {
public:
int sumNums(int n) {
n && (n += sumNums(n - 1));
return n;
}
};
此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
解法二:利用虚函数求解:
class base; vector<base *> arr; class base { public: virtual int plus(int i) { return 0; } }; class derived : public base { public: virtual int plus(int i) override { return i + arr[!!i]->plus(i - 1); } }; class Solution { public: int sumNums(int n) { arr.push_back(new base()); arr.push_back(new derived()); return arr[!!n]->plus(n); } };
此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
解法三:纯C环境下没有虚函数,可以使用函数指针代替:
// 函数指针数组,数组元素类型为int (*)(int) int (*funcArr[2])(int); int sum(int i) { return i + funcArr[!!(i - 1)](i - 1); } int sumTerminator(int i) { return i; } class Solution { public: Solution() { funcArr[0] = sumTerminator; funcArr[1] = sum; } int sumNums(int n) { return funcArr[!!n](n); } };
此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
解法四:利用static成员:
class Solution { public: Solution() { sum += i; ++i; } int sumNums(int n) { vector<Solution *> temp; for (int i = 0; i < n; ++i) { temp.push_back(new Solution); } return sum; } static int i; static int sum; }; // Solution::i初始化为0而非1,因为sumNums方法是非static的,调用前还需要创建一个Solution对象 int Solution::i = 0; int Solution::sum = 0;
此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
解法五:利用模板,在编译期计算出结果,但这种方式需要输入是constexpr的,LeetCode平台上无法完成,因为LeetCode平台上会传给sumNums方法参数:
class Solution {
public:
template<int N> struct ans {
enum {sum = N + ans<N - 1>::sum};
};
template<> struct ans<1> {
enum {sum = 1};
};
int sumNums() {
return ans<5>::sum; // 模板参数需要是constexpr的
}
};
此算法时间复杂度为O(1),空间复杂度为O(1)。
解法六:将解法五中的enum改为const static int,在较老的不支持类内const static的编译器上,常用enum代替const static,这种方法也需要模板参数是constexpr的:
class Solution {
public:
template<int N> struct ans {
const static int sum = N + ans<N - 1>::sum;
};
template<> struct ans<1> {
const static int sum = 1;
};
int sumNums() {
return ans<3>::sum;
}
};
此算法时间复杂度为O(1),空间复杂度为O(1)。
解法七:利用数组大小,根据求和公式sum = i(i+1)/2
:
class Solution {
public:
int sumNums(int i) {
bool arr[i][i+1];
return sizeof(arr) >> 1;
}
};
此算法时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。
解法八:对于相乘的两个数A和B,将B转换为二进制,如果B中的第i位为1,这位1对结果的贡献为A * (1 << i)
,这个方法也被称作俄罗斯农民乘法,经常被用于两数相乘取模的场景,如果两数相乘已经超过数据范围,但取模后不会超过,我们就可以利用这个方法来拆位取模计算贡献,保证每次运算都在数据范围内。将其应用到求和公式:
class Solution { public: int sumNums(int i) { int a = i, b = i + 1; int ans = 0; while (b) { if (b & 1) { ans += a; } b >>= 1; a <<= 1; } // 到此ans等于n(n+1),还需要除2才是求和公式 return ans >> 1; } };
但是题目要求不能使用while循环,由于题目要求中对输入有限制,n最大为10000,因此最多循环14次,我们把循环中内容写14次即可:
class Solution { public: int sumNums(int i) { int a = i, b = i + 1; int ans = 0; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; (b & 1) && (ans += a); b >>= 1; a <<= 1; return ans >> 1; } };
此算法时间复杂度为O(lgn),空间复杂度为O(1)。
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