LeetCode题解-位运算

ゝ一纸荒年。 2022-11-18 02:00 642阅读 0赞

# LeetCode题解-位运算 #

### 文章目录 ###

*  LeetCode题解-位运算
 *   *  常用位运算符
     *  基本原理
     *  常用位操作
     *   *  1.位与计算技巧
         *  2.移位运算
         *  3.mask计算
         *  4.判断奇偶
         *  5.不用额外变量交换两个整数
         *  6. java中的位操作
     *  LeetCode题目
     *   *  191.位1的个数（简单）
         *  461.汉明距离（简单）
         *  136.只出现一次的数字（简单）
         *  260.只出现一次的数字 III（中等）
         *  268.丢失的数字
         *  190.颠倒二进制位（简单）
         *  231. 2的幂（简单）
         *  342. 4的幂（简单）
         *  693.交替位二进制数（简单）
         *  476.数字的补数（简单）
         *  371.两整数之和（中等）
         *  318.最大单词长度乘积（中等）
         *  338.比特位计数（中等）

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## 常用位运算符 ##

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AenisHif-1618151691393)(C:\\Users\\lp\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\image-20210328110841104.png)\]][img-AenisHif-1618151691393_C_Users_lp_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_image-20210328110841104.png]

## 基本原理 ##

0s 表示一串 0，1s 表示一串 1。

x ^ 0s = x      x & 0s = 0      x | 0s = x
    x ^ 1s = ~x     x & 1s = x      x | 1s = 1s
    x ^ x = 0       x & x = x       x | x = x    //判断两个数是否相等（异或为0），两个数不相等（与为0）；

利用 x ^ 1s = ~x 的特点，可以将一个数的位级表示翻转；利用 x ^ x = 0 的特点，可以将三个数中重复的两个数去除，只留下另一个数。

1^1^2 = 2

利用 x & 0s = 0 和 x & 1s = x 的特点，可以实现掩码操作。一个数 num 与 mask：00111100 进行位与操作，只保留 num 中与 mask 的 1 部分相对应的位。

01011011 &
    00111100
    --------
    00011000

利用 x | 0s = x 和 x | 1s = 1s 的特点，可以实现设值操作。一个数 num 与 mask：00111100 进行位或操作，将 num 中与 mask 的 1 部分相对应的位都设置为 1。

01011011 |
    00111100
    --------
    01111111

## 常用位操作 ##

### 1.位与计算技巧 ###

n&(n-1) 去除 n 的位级表示中最低的那一位 1。例如对于二进制表示 01011011，减去 1 得到 01011010，这两个数相与得到 01011010。

01011011 &
    01011010
    --------
    01011010

n&(-n) 得到 n 的位级表示中最低的那一位 1。-n 得到 n 的反码加 1，也就是 -n(补码)=~n(反码)+1。例如对于二进制表示 10110100，-n 得到 01001100，相与得到 00000100。

10110100 &
    01001100
    --------
    00000100

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hW09dt9e-1618151691396)(C:\\Users\\lp\\AppData\\Roaming\\Typora\\typora-user-images\\image-20210329163913278.png)\]][img-hW09dt9e-1618151691396_C_Users_lp_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_image-20210329163913278.png]

n-(n&(-n)) 则可以去除 n 的位级表示中最低的那一位 1，和 n&(n-1) 效果一样。

n & ~n -----> 0

### 2.移位运算 ###

>> n 为算术右移，相当于除以 2n，例如 -7 >> 2 = -2。

11111111111111111111111111111001  >> 2
    --------
    11111111111111111111111111111110

>>> n 为无符号右移，左边会补上 0。例如 -7 >>> 2 = 1073741822。

11111111111111111111111111111001  >>> 2
    --------
    00111111111111111111111111111111

<< n 为算术左移，相当于乘以 2n。-7 << 2 = -28。

11111111111111111111111111111001  << 2
    --------
    11111111111111111111111111100100

### 3.mask计算 ###

要获取 111111111，将 0 取反即可，~0。

要得到只有第 i 位为 1 的 mask，将 1 向左移动 i-1 位即可，1<<(i-1) 。例如 1<<4 得到只有第 5 位为 1 的 mask ：00010000。

要得到 1 到 i 位为 1 的 mask，(1<<i)-1 即可，例如将 (1<<4)-1 = 00010000-1 = 00001111。

要得到 1 到 i 位为 0 的 mask，只需将 1 到 i 位为 1 的 mask 取反，即 ~((1<<i)-1)。

将 x 最右边的 n 位清零：x & (~0 << n)  
获取 x 的第 n 位值：(x >> n) & 1  
获取 x 的第 n 位的幂值：x & (1 << n)  
仅将第 n 位置为 1：x | (1 << n)  
仅将第 n 位置为 0：x & (~(1 << n))  
将 x 最高位至第 n 位（含）清零：x & ((1 << n) - 1)  
将第 n 位至第 0 位（含）清零：x & (~((1 << (n + 1)) - 1))

### 4.判断奇偶 ###

(x & 1) == 1 —等价—> (x % 2 == 1)  
(x & 1) == 0 —等价—> (x % 2 == 0)  
x / 2 —等价—> x >> 1

### 5.不用额外变量交换两个整数 ###

a = a ^ b;
    b = a ^ b;
    a = a ^ b;

### 6. java中的位操作 ###

static int Integer.bitCount();           // 统计 1 的数量
    static int Integer.highestOneBit();      // 获得最高位
    static String toBinaryString(int i);     // 转换为二进制表示的字符串

在计算机中，有符号数可分为原码、反码。补码

*  原码：最高位表示数的符号，其他位表示数值
 *  反码：正数的反码和原码相同。负数的反码是由其原码的符号位不变，其余位按位取反。
 *  补码：正数的补码和原码相同。负数的补码是由其原码的符号位不变，其余位按位取反，再在最低位加1。

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## LeetCode题目 ##

### 191.位1的个数（简单） ###

编写一个函数，输入是一个无符号整数（以二进制串的形式），返回其二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数（也被称为[汉明重量][Link 1]）。

***背景小知识***

*  **汉明重量**：是一串符号中非零符号的个数(等同于同样长度的全零符号串的汉明距离)
 *  **汉明距离**：两个整数之间的[汉明距离][Link 2]指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离

输入：00000000000000000000000000001011
    输出：3
    解释：输入的二进制串 00000000000000000000000000001011 中，共有三位为 '1'。

\*\*方法一：\*\*通过 n & 1 来统计当前 n 的最低位是否为 1，同时每次直接对 n 进行右移并高位补 0。

public int hammingWeight(int n) {
        
           int cnt = 0;
           while(n != 0){
        
               cnt += (n & 1);
               n >>>= 1;
           }
           return cnt; 
        }

**方法二：**使用 n & (n-1) 把 n 的二进制位中的最低位的 1 变为 0。不断让当前的 n 与 n - 1做与运算，直到 n 变为 0 即可。因为每次运算会使得 n的最低位的 1 被翻转，因此运算次数就等于 n 的二进制位中 1的个数。

public int hammingWeight(int n) {
        
           int cnt = 0;
           while(n != 0){
        
               n &= (n-1);
               cnt++;
           }
           return cnt; 
        }

\*\*方法三：\*\*直接利用函数Integer.bitCount() 来统计 1 个的个数

public int hammingWeight(int n) {
        
            return Integer.bitCount(n);
        }

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### 461.汉明距离（简单） ###

给出两个整数 `x` 和 `y`，计算它们之间的汉明距离。

输入: x = 1, y = 4
    
    输出: 2
    
    解释:
    1   (0 0 0 1)
    4   (0 1 0 0)
           ↑   ↑
    
    上面的箭头指出了对应二进制位不同的位置。

public int hammingDistance(int x, int y) {
        
            int z = x ^ y;
            int cnt = 0;//对于统计1的个数，可以采用以上三种方法中任意一种
            while(z != 0){
        
                z &= (z - 1);
                cnt++;
            }
            return cnt;
        }

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### 136.只出现一次的数字（简单） ###

给定一个**非空**整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。

输入: [2,2,1]
    输出: 1

\*\*解题思路：\*\*如果不考虑时间复杂度和空间复杂度的限制，可以使用集合或哈希表等方法，都需要额外使用 *O*(*n*) 的空间

如何才能做到线性时间复杂度和常数空间复杂度呢？注意题目中强调了重复的元素都是出现两次的，因此可以使用位运算。对于这道题，可使用异或运算 ⊕ ⊕ ⊕。异或运算有以下三个性质。

*  任何数和 0 做异或运算，结果仍然是原来的数，即  a ⊕ 0 = a a \\oplus 0 = a a⊕0=a。
 *  任何数和其自身做异或运算，结果是 0，即  a ⊕ a = 0 a \\oplus a=0 a⊕a=0。
 *  异或运算满足交换律和结合律，即  a ⊕ b ⊕ a = b ⊕ a ⊕ a = b ⊕ ( a ⊕ a ) = b ⊕ 0 = b a \\oplus b \\oplus a=b \\oplus a \\oplus a=b \\oplus (a \\oplus a)=b \\oplus0=b a⊕b⊕a=b⊕a⊕a=b⊕(a⊕a)=b⊕0=b。

class Solution {
        
        public int singleNumber(int[] nums) {
        
            int ans = 0;
            for(int num : nums) ans = ans ^ num;//两个相同的数异或的结果为 0，对所有数进行异或操作，最后的结果就是单独出现的那个数。
            return ans;
        }
    }

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### 260.只出现一次的数字 III（中等） ###

给定一个整数数组 `nums`，其中恰好有两个元素只出现一次，其余所有元素均出现两次。 找出只出现一次的那两个元素。你可以按 **任意顺序** 返回答案。

输入：nums = [1,2,1,3,2,5]
    输出：[3,5]
    解释：[5, 3] 也是有效的答案。

\*\*解题思路：\*\*若是只有一个不重复的元素，则和上题一样，将所有元素进行异或，最后的值即为结果。但是在该题中有两个只出现一次的元素，那怎么将他们分别返回呢？考虑将所有数字分为两组，其满足：

*  两个只出现一次的元素被分到不同的组中；
 *  相同的元素被分到相同的组中；
    
    那么分别对两个组进行异或操作，则他们可以分别返回一个只出现一次的元素，那么结果即为这两个元素。

**如何将这两个只出现一次的元素分到不同的组中，是这道问题的关键！**

记这两个只出现了一次的数字为  a a a 和  b b b，那么所有数字异或的结果就等于  a a a和  b b b异或的结果，我们记为  x x x。将 x x x表示为二进制的形式，由于 a ≠ b a≠b a=b，则 x x x必定有一位为1，采用== d i f f = x diff =x diff=x& ( − x ) (-x) (−x)==的方式求出 x x x最右边的一个1，然后将它作为分组标准。

重新遍历数组，将每个数与diff进行&操作，依据结果为0或者1将他们分为两组，则每个组只有一个只出现一次的元素，然后再采用异或求出该元素即可。

\[参考链接\]\[https://leetcode-cn.com/problems/single-number-iii/solution/javawei-yun-suan-jie-jue-ji-bai-liao-999-dp5b/\]

class Solution {
        
        public int[] singleNumber(int[] nums) {
        
            int diff = 0;
            for(int num : nums) diff ^= num;
            diff &= (-diff);
            int[] res = new int[2];
            for(int num : nums){
        
                //把数组分为两部分，每部分再分别异或
                if((diff & num) == 0){
        
                    res[0] ^= num;
                }else{
        
                    res[1] ^= num;
                }
            }
            return res;
        }
    }

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### 268.丢失的数字 ###

给定一个包含 `[0, n]` 中 `n` 个数的数组 `nums` ，找出 `[0, n]` 这个范围内没有出现在数组中的那个数。

**进阶：**

*  你能否实现线性时间复杂度、仅使用额外常数空间的算法解决此问题?

输入：nums = [3,0,1]
    输出：2
    解释：n = 3，因为有 3 个数字，所以所有的数字都在范围 [0,3] 内。2 是丢失的数字，因为它没有出现在 nums 中。

\*\*解题思路：方法一：\*\*我们知道数组中有 n 个数，并且缺失的数在 \[0…n\] 中。因此我们可以先得到 \[0…n\] 的异或值，再将结果对数组中的每一个数进行一次异或运算。未缺失的数在 \[0…n\] 和数组中各出现一次，因此异或后得到 0。而缺失的数字只在\[0…n\] 中出现了一次，在数组中没有出现，因此最终的异或结果即为这个缺失的数字。

class Solution {
        
        public int missingNumber(int[] nums) {
        
            int missing = nums.length;//数组索引为0~n-1,没有包含n，所以先假设丢失的数字为n
            for(int i = 0; i < nums.length; i++){
        
                missing = missing ^ i ^ nums[i];
            }
            return missing;
        }
    }

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### 190.颠倒二进制位（简单） ###

颠倒给定的 32 位无符号整数的二进制位。

输入: 00000010100101000001111010011100
    输出: 00111001011110000010100101000000
    解释: 输入的二进制串 00000010100101000001111010011100 表示无符号整数 43261596，
         因此返回 964176192，其二进制表示形式为 00111001011110000010100101000000。

**方法一：逐位颠倒**

将 n n n视为32位的二进制串，将 n n n不断右移，并采用== n n n&1==从低位到高位获取它的每一位，然后将其倒序添加到反转结果 r e s res res中

public class Solution {
        
        // you need treat n as an unsigned value
        public int reverseBits(int n) {
        
            int rev = 0;
            for(int i = 0; i < 32 & n != 0; i++){
        
                rev |= (n & 1) << (31 - i); //由于设定res各位为0，所以注意这里的或操作
                n >>>= 1;
            }
            return rev;
        }
    }

**方法二：位运算分治**(这个方法没看懂，后续再回来看)

public class Solution {
        
        private static final int M1 = 0x55555555; // 01010101010101010101010101010101
        private static final int M2 = 0x33333333; // 00110011001100110011001100110011
        private static final int M4 = 0x0f0f0f0f; // 00001111000011110000111100001111
        private static final int M8 = 0x00ff00ff; // 00000000111111110000000011111111
    
        public int reverseBits(int n) {
        
            n = n >>> 1 & M1 | (n & M1) << 1;
            n = n >>> 2 & M2 | (n & M2) << 2;
            n = n >>> 4 & M4 | (n & M4) << 4;
            n = n >>> 8 & M8 | (n & M8) << 8;
            return n >>> 16 | n << 16;
        }
    }

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### 231. 2的幂（简单） ###

给定一个整数，编写一个函数来判断它是否是 2 的幂次方。

输入: 1
    输出: true
    解释: 20 = 1

输入: 16
    输出: true
    解释: 24 = 16

\*\*解题思路：\*\*通过分析可知，判断一个整数是否是2的幂次方，即判断这个数的是否是大于零且二进制只有一位为1，那么问题就转化为怎么判断这个数的1的个数为1。我们可以采用上述191题的三种方法来统计1的个数，然后判断它是否为1即可。

*  方法一：利用n&(n-1)可以把最低位的1转换为0的性质，若只有一个1，则n&(n-1)=0；

class Solution {
        
        public boolean isPowerOfTwo(int n) {
        
            return (n > 0) && ((n & (n - 1)) == 0);
        }
    }

*  方法二：直接利用java的位操作函数

public boolean isPowerOfTwo(int n) {
        
        return n > 0 && Integer.bitCount(n) == 1;
    }

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### 342. 4的幂（简单） ###

给定一个整数，写一个函数来判断它是否是 4 的幂次方。如果是，返回 `true` ；否则，返回 `false` 。

整数 `n` 是 4 的幂次方需满足：存在整数 `x` 使得 `n == 4x`

输入：n = 16
    输出：true

输入：n = 5
    输出：false

\*\*解题思路：\*\*我们首先检查 `n` 是否为 `2` 的幂：`n > 0 and n & (n - 1) == 0`。再区分 `2` 的偶数幂（当 x 是 `4` 的幂时）和 `2` 的奇数幂（当 x 不是 `4` 的幂时），在第一种情况下（`4` 的幂），`1` 处于偶数位置：第 `0` 位、第 `2` 位、第 `4` 位等；在第二种情况下，`1` 处于奇数位置。

class Solution {
        
        public boolean isPowerOfFour(int n) {
        
            return n > 0 && (n & (n - 1)) == 0 && (n & 0x55555555) != 0;//n的1位在偶数位（0101 0101 0101 0101，即十六进制5555）
        }
    }

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### 693.交替位二进制数（简单） ###

给定一个正整数，检查它的二进制表示是否总是 0、1 交替出现：换句话说，就是二进制表示中相邻两位的数字永不相同。

输入：n = 5
    输出：true
    解释：5 的二进制表示是：101

输入：n = 7
    输出：false
    解释：7 的二进制表示是：111.

\*\*解题思路：\*\*考虑将n右移1位，如果n交替为0，则两者异或结果各位都为1；判断一个数是否全为1，可以将它加1，例如（0111，得到1000），然后进行&操作判断结果是否为0即可。

class Solution {
        
        public boolean hasAlternatingBits(int n) {
        
          int a = n ^ (n >> 1);
          return (a & (a + 1)) == 0;  
        }
    }

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### 476.数字的补数（简单） ###

给你一个 **正** 整数 `num` ，输出它的补数。补数是对该数的二进制表示取反。

输入：num = 5
    输出：2
    解释：5 的二进制表示为 101（没有前导零位），其补数为 010。所以你需要输出 2 。

输入：num = 1
    输出：0
    解释：1 的二进制表示为 1（没有前导零位），其补数为 0。所以你需要输出 0 。

\*\*解题思路：\*\*首先想到，对0和1取反可以采用与1异或的方式，即

*  0^1=1; 1^1=1

所以通过将num与二进制全为1的数（长度相等）异或，可以求出num的补数，例如对于 00000101，要求补码可以将它与 00000111 进行异或操作。那么问题就转换为求掩码 00000111。

要得到 1 到 i 位为 1 的 mask，只要在每次循环中使(0<<1) +1 即可。

class Solution {
        
        public int findComplement(int num) {
        
            int temp = num, c = 0;
            while(temp > 0){
        
                temp >>= 1;//每次循环右移一位，直至为0
                c = (c << 1) + 1;
            }
            return num ^ c;
        }
    }

--------------------

### 371.两整数之和（中等） ###

**不使用**运算符 `+` 和 `-` ，计算两整数 `a` 、`b` 之和。

输入: a = 1, b = 2
    输出: 3

输入: a = -2, b = 3
    输出: 1

\*\*解题思路：\*\*先来观察下位运算中的两数加法，其实来来回回就只有下面这四种：

0 + 0 = 0 0 + 1 = 1 1 + 0 = 1 1 + 1 = 0（进位 1）

仔细一看，这可不就是相同位为 0，不同位为 1 的**异或运算**结果嘛~ 我们知道，在位运算操作中，**异或**的一个重要特性是**无进位加法**。我们来看一个例子：

a = 5 = 0101   b = 4 = 0100
    a ^ b 如下：
    
    0 1 0 1
    0 1 0 0
    -------
    0 0 0 1

`a ^ b` 得到了一个**无进位加法**结果，如果要得到 `a + b` 的最终值，我们还要找到**进位**的数，把这二者相加。在位运算中，我们可以使用**与**操作获得进位：

a & b 如下：
    
    0 1 0 1
    0 1 0 0
    -------
    0 1 0 0

由计算结果可见，`0100` 并不是想要的进位，`1 + 1` 所获得的进位应该要放置在它的更高位, 因此我们还要把 `0100` 左移一位，才是我们所要的进位结果。

那么问题就容易了，总结一下：

1.a + b 的问题拆分为 (a 和 b 的无进位结果) + (a 和 b 的进位结果)  
2.无进位加法使用异或运算计算得出  
3.进位结果使用与运算和移位运算计算得出  
4.循环此过程，直到进位为 0

class Solution {
        
        public int getSum(int a, int b) {
        
            int sum, carry;
            sum = a ^ b; //无进位加法
            carry = (a & b) << 1; //进位
            while(carry != 0){
          //当进位不为0时，采用getSum递归求解sum与carry的和，直到进位为0；
                return getSum(sum, carry);
            }
            return sum;
        }
    }

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### 318.最大单词长度乘积（中等） ###

给定一个字符串数组 `words`，找到 `length(word[i]) * length(word[j])` 的最大值，并且这两个单词不含有公共字母。你可以认为每个单词只包含小写字母。如果不存在这样的两个单词，返回 0。

输入: ["abcw","baz","foo","bar","xtfn","abcdef"]
    输出: 16 
    解释: 这两个单词为 "abcw", "xtfn"。

输入: ["a","aa","aaa","aaaa"]
    输出: 0 
    解释: 不存在这样的两个单词。

\*\*解题思路：\*\*本题的难点在于如何比较两个字符串是否含有重复的字母。

本题看中的是字符串中所包含字母的种类，而不是数量。因为单词仅包含小写字母，所以可以使用26 个字母的位掩码来对单词的每个字母处理，如果单词中存在字母 a，则将位掩码的第一位设为 1，否则设为 0。依次类推，一直判断到字母 `z`。

**总体思路：**

1.  遍历每个单词，然后去找序号比它大的单词是否不存在公共字母，无则计算是否是最大值。一直保存最大的即可
2.  用位操作优化：
    
     *  遍历单词的每个字母，计算该字母在掩码中的位置 **n = (int)ch - (int)‘a’**，然后创建一个第 n 位为 1 的掩码 **n\_th\_bit = 1 << n**，通过**或操作**将该码合并到位掩码中 bitmask |= n\_th\_bit。
     *  预计算所有单词的位掩码，并把它们存储在数组 masks 中。使用数组 lens 存储所有单词的长度。
     *  逐一两两比较单词。如果两个单词不存在公共字母，则更新最大单词长度乘积 maxProd。使用数组 masks 可以在常数时间内判断两个单词是否包含公共字母：**(masks\[i\] & masks\[j\]) == 0**

class Solution {
        
        public int maxProduct(String[] words) {
        
            int n = words.length;
            int[] mask = new int[n];//存放n个字符串的掩码
            int[] len = new int[n];//存放n个字符串的长度
            int bitmask;//每个字符串的掩码
            for(int i = 0; i < n; i++){
        
                bitmask = 0;
                for(char c: words[i].toCharArray()){
        
                    bitmask |= 1 << (c - 'a');
                }
                mask[i] = bitmask;
                len[i] = words[i].length();
            }
    
            int maxProd = 0;
            for(int i = 0; i < n; i++){
        
                for(int j = i+1; j < n; j++){
        
                    if((mask[i] & mask[j]) == 0){
        
                        maxProd = Math.max(ans, len[i] * len[j]);
                    }
                }
            }
            return maxProd;
        }
    }

### 338.比特位计数（中等） ###

给定一个非负整数 **num**。对于 **0 ≤ i ≤ num** 范围中的每个数字 **i** ，计算其二进制数中的 1 的数目并将它们作为数组返回。

输入: 2
    输出: [0,1,1]

输入: 5
    输出: [0,1,1,2,1,2]

**方法一：直接计算**

class Solution {
        
        public int[] countBits(int num) {
        
            int[] res = new int[num + 1];
            for(int i = 0; i <= num; i++){
        
                res[i] = Integer.bitCount(i); //从0~num计算每个数字包含的1的个数
            }
            return res;
        }  
    }

**方法二：动态规划**（没看懂，回头再看）

public int[] countBits(int num) {
        
        int[] res = new int[num + 1];
        for(int i = 1; i <= num; i++){
        
            res[i] = res[i&(i-1)] + 1;
        }
        return res;
    }

\}  
\}

### 338.比特位计数（中等）
    
    给定一个非负整数 **num**。对于 **0 ≤ i ≤ num** 范围中的每个数字 **i** ，计算其二进制数中的 1 的数目并将它们作为数组返回。

输入: 2  
输出: \[0,1,1\]

输入: 5  
输出: \[0,1,1,2,1,2\]

**方法一：直接计算**
    
    ```java
    class Solution {
        public int[] countBits(int num) {
            int[] res = new int[num + 1];
            for(int i = 0; i <= num; i++){
                res[i] = Integer.bitCount(i); //从0~num计算每个数字包含的1的个数
            }
            return res;
        }  
    }

**方法二：动态规划**（没看懂，回头再看）

[img-AenisHif-1618151691393_C_Users_lp_AppData_Roaming_Typora_typora-user-images_image-20210328110841104.png]: /images/20221022/07c7175546d94020a93d0ecfaa6f11b5.png
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