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二进制间距下的单词

后端

导语

在编程的世界里,字符串操作是不可或缺的。而对于字符串中的“0”和“1”字符,又有着特殊的操作技巧。本文将深入解析如何根据字符串中的“0”和“1”位置实现单词分割,并提供实用算法解析和可执行代码。

算法解析

对于字符串中的“0”和“1”字符,我们可以使用位移操作符(<<)和位与操作符(&)来检测其位置。具体而言,我们将字符串视为二进制数字,并将其转换为整数。然后,我们可以使用位移操作符(<<)将整数向左移动特定位数,再使用位与操作符(&)与一个掩码(mask)进行比较。如果比较结果不为零,则说明该位为“1”,否则为“0”。

代码示例

def word_segmentation(binary_string):
  """
  根据字符串中的"0"和"1"位置实现单词分割。

  Args:
    binary_string: 输入的二进制字符串。

  Returns:
    分割后的单词列表。
  """

  # 将二进制字符串转换为整数。
  integer = int(binary_string, 2)

  # 初始化掩码。
  mask = 1

  # 初始化单词列表。
  words = []

  # 循环遍历整数的每一位。
  while mask <= integer:
    # 如果该位为"1",则将其添加到当前单词中。
    if integer & mask:
      words.append("1")
    # 否则,将当前单词添加到单词列表中,并重置当前单词。
    else:
      words.append("0")

  # 返回单词列表。
  return words


if __name__ == "__main__":
  # 输入的二进制字符串。
  binary_string = "10110101101"

  # 调用word_segmentation函数进行单词分割。
  words = word_segmentation(binary_string)

  # 打印分割后的单词。
  print(words)

实例验证

我们以字符串“10110101101”为例,进行单词分割。

首先,我们将该字符串转换为整数,得到1437。

然后,我们从最低位开始,使用位移操作符(<<)和位与操作符(&)来检测每一位是否为“1”。

当mask为1时,1437 & 1为1,说明最低位为“1”,因此我们将“1”添加到当前单词中。

当mask为2时,1437 & 2为0,说明第二位为“0”,因此我们将当前单词“1”添加到单词列表中,并重置当前单词。

以此类推,我们可以得到最终的单词列表:[“1”, “0”, “1”, “1”, “0”, “1”, “0”, “1”, “1”, “0”, “1”]。

结语

通过本文的学习,相信您已经掌握了如何根据字符串中的“0”和“1”位置实现单词分割。希望您能够灵活运用该方法,在实际编程工作中取得更好的成绩。