XOR the two integers to get a number whose set bits represent positions where x and y differ. Then count the number of set bits using Python's built-in bin().count('1').
XOR the two integers, then repeatedly clear the lowest set bit using n & (n - 1) until the result is zero. Each iteration removes exactly one set bit, so the loop count equals the Hamming distance.
""" 0461.1 - Hamming Distance - Solution 1 - XOR and Bit Count """
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# Imports
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# Classes
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class Solution:
"""Solution Class"""
def hammingDistance(self, x: int, y: int) -> int:
"""Hamming Distance Function"""
return bin(x ^ y).count('1')
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# Functions
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def testcase():
"""Test Function"""
print(Solution().hammingDistance(1, 4)) # 2
print(Solution().hammingDistance(3, 1)) # 1
print(Solution().hammingDistance(0, 0)) # 0
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# Main
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if __name__ == "__main__":
testcase()
""" 0461.2 - Hamming Distance - Solution 2 - Brian Kernighan's Algorithm """
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# Imports
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# Classes
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class Solution:
"""Solution Class"""
def hammingDistance(self, x: int, y: int) -> int:
"""Hamming Distance Function"""
xor = x ^ y
count = 0
while xor:
count += 1
xor &= xor - 1
return count
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# Functions
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def testcase():
"""Test Function"""
print(Solution().hammingDistance(1, 4)) # 2
print(Solution().hammingDistance(3, 1)) # 1
print(Solution().hammingDistance(0, 0)) # 0
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# Main
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if __name__ == "__main__":
testcase()