The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different.
Given two integers x and y, return the Hamming distance between them.
Example 1:
Input: x = 1, y = 4
Output: 2
Explanation:
1 (0 0 0 1)
4 (0 1 0 0)
↑ ↑
The above arrows point to positions where the corresponding bits are different.
Example 2:
Input: x = 3, y = 1 Output: 1
Constraints:
0 <= x, y <= 231 - 1
一開始蠻困惑，這個定義。還特別上維基百科查了一下。
在資訊理論中，兩個等長字符串之間的漢明距離（英語：Hamming distance）是兩個字符串對應位置的不同字符的個數。換句話說，它就是將一個字符串變換成另外一個字符串所需要替換的字符個數。
漢明重量是字符串相對於同樣長度的零字符串的漢明距離，也就是說，它是字符串中非零的元素個數：對於二進位字符串來說，就是1的個數，所以11101的漢明重量是4。
例如：
- 1011101與1001001之間的漢明距離是2。
- 2143896與2233796之間的漢明距離是3。
- “toned“與”roses“之間的漢明距離是3。
var hammingDistance = function(x, y) {
const sX = x.toString(2)
const sY = y.toString(2)
const range = Math.max(sX.length, sY.length)
const stringX = sX.padStart(range, '0')
const stringY = sY.padStart(range, '0')
let distance = 0
for(let i = 0; i < range; i++) {
distance += stringX[i] !== stringY[i] ? 1 : 0
}
return distance
};我的做法是轉字串，不足補 0 ，再逐一比對文字。這是比較好懂的做法。
後來查了一下資料，有人提供了一行的解法，要使用 NOR ，蠻騷的做法，理解後再來發一篇吧。
var hammingDistance = function(x, y) {
return (x ^ y).toString(2).replace(/0/g, '').length;
};
