
题目描述
给你两个正整数 n
和 k
,二进制字符串 Sn
的形成规则如下:
S1 = "0"
- 当
i > 1
时,Si = Si-1 + "1" + reverse(invert(Si-1))
其中 +
表示串联操作,reverse(x)
返回反转 x
后得到的字符串,而 invert(x)
则会翻转 x 中的每一位(0 变为 1,而 1 变为 0)。
例如,符合上述描述的序列的前 4 个字符串依次是:
S1 = "0"
S2 = "011"
S3 = "0111001"
S4 = "011100110110001"
请你返回 Sn
的 第 k
位字符 ,题目数据保证 k
一定在 Sn
长度范围以内。
示例 1:
输入:n = 3, k = 1
输出:"0"
解释:S3 为 "0111001",其第 1 位为 "0" 。
示例 2:
输入:n = 4, k = 11
输出:"1"
解释:S4 为 "011100110110001",其第 11 位为 "1" 。
示例 3:
输入:n = 1, k = 1
输出:"0"
示例 4:
输入:n = 2, k = 3
输出:"1"
提示:
1 <= n <= 20
1 <= k <= 2n - 1
解法
方法一:分类讨论 + 递归
我们可以发现,对于 \(S_n\),其前半部分和 \(S_{n-1}\) 是一样的,而后半部分是 \(S_{n-1}\) 的反转取反。因此我们可以设计一个函数 \(dfs(n, k)\),表示第 \(n\) 个字符串的第 \(k\) 位字符。答案即为 \(dfs(n, k)\)。
函数 \(dfs(n, k)\) 的计算过程如下:
- 如果 \(k = 1\),那么答案为 \(0\);
- 如果 \(k\) 是 \(2\) 的幂次方,那么答案为 \(1\);
- 如果 \(k \times 2 \lt 2^n - 1\),说明 \(k\) 在前半部分,答案为 \(dfs(n - 1, k)\);
- 否则,答案为 \(dfs(n - 1, 2^n - k) \oplus 1\),其中 \(\oplus\) 表示异或运算。
时间复杂度 \(O(n)\),空间复杂度 \(O(n)\)。其中 \(n\) 为题目给定的 \(n\)。
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13 | class Solution:
def findKthBit(self, n: int, k: int) -> str:
def dfs(n: int, k: int) -> int:
if k == 1:
return 0
if (k & (k - 1)) == 0:
return 1
m = 1 << n
if k * 2 < m - 1:
return dfs(n - 1, k)
return dfs(n - 1, m - k) ^ 1
return str(dfs(n, k))
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19 | class Solution {
public char findKthBit(int n, int k) {
return (char) ('0' + dfs(n, k));
}
private int dfs(int n, int k) {
if (k == 1) {
return 0;
}
if ((k & (k - 1)) == 0) {
return 1;
}
int m = 1 << n;
if (k * 2 < m - 1) {
return dfs(n - 1, k);
}
return dfs(n - 1, m - k) ^ 1;
}
}
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19 | class Solution {
public:
char findKthBit(int n, int k) {
function<int(int, int)> dfs = [&](int n, int k) {
if (k == 1) {
return 0;
}
if ((k & (k - 1)) == 0) {
return 1;
}
int m = 1 << n;
if (k * 2 < m - 1) {
return dfs(n - 1, k);
}
return dfs(n - 1, m - k) ^ 1;
};
return '0' + dfs(n, k);
}
};
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17 | func findKthBit(n int, k int) byte {
var dfs func(n, k int) int
dfs = func(n, k int) int {
if k == 1 {
return 0
}
if k&(k-1) == 0 {
return 1
}
m := 1 << n
if k*2 < m-1 {
return dfs(n-1, k)
}
return dfs(n-1, m-k) ^ 1
}
return byte('0' + dfs(n, k))
}
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16 | function findKthBit(n: number, k: number): string {
const dfs = (n: number, k: number): number => {
if (k === 1) {
return 0;
}
if ((k & (k - 1)) === 0) {
return 1;
}
const m = 1 << n;
if (k * 2 < m - 1) {
return dfs(n - 1, k);
}
return dfs(n - 1, m - k) ^ 1;
};
return dfs(n, k).toString();
}
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方法二:位运算