想了解更多数据结构以及算法题，可以关注微信公众号“数据结构和算法”，每天一题为你精彩解答。也可以扫描下面的二维码关注
给定一个从1 到 n 排序的整数列表。
首先，从左到右，从第一个数字开始，每隔一个数字进行删除，直到列表的末尾。
第二步，在剩下的数字中，从右到左，从倒数第一个数字开始，每隔一个数字进行删除，直到列表开头。
我们不断重复这两步，从左到右和从右到左交替进行，直到只剩下一个数字。
返回长度为 n 的列表中，最后剩下的数字。
示例：
输入:
n = 9,
1 2 3 4 5 6 7 8 9 （1,3,5,7,9被删除）
2 4 6 8 （8,4被删除）
2 6 （2被删除）
6 （剩余6）
输出:
6
答案：
public int lastRemaining(int n) {
boolean left = true;
int remaining = n;
int step = 1;
int head = 1;
while (remaining > 1) {
if (left || ((remaining & 1) == 1)) {
head = head + step;
}
remaining = remaining >> 1;
step = step << 1;
left = !left;
}
return head;
}
解析：
题描述的很清晰，就是先从左往右每隔一个就删除一个数字，然后再从右往左每隔一个删除一个数字……一直这样循环下去，直到最后剩下一个数字为止。
在计算机编程中有个非常著名的算法题就是“约瑟夫环问题”，也称“丢手绢问题”，如果对约瑟夫环问题比较熟悉的话，那么今天的这道题也就很容易理解了。如果不熟悉的话也没关系，我们今天就详细分析一下这道题。关于约瑟夫环问题不在今天所讲的范围之内，后续有时间我们在单独讲解。
这题如果使用双向链表或者是双端队列很好解决，因为双向链表既可以从前往后删除也可以从后往前删除，当然这两种方式都需要先初始化，今天我们讲的这种方式是既没有使用链表也没有使用数组。
我们来看下上面的代码，直接看可能不太直观，我们可以把n想象成一个长度为n的数组，数组的元素是1,2,3,4,5……n，我们只需要记录下每次删除一遍之后数组的第一个元素即可，当remaining==1的时候就会退出while循环，最后返回数组的仅有的一个元素即可（这只是我们的想象，实际上操作的并不是数组，也没有删除，只是记录，但原理都类似）。
boolean left = true;
代码left判断是否是从左往右删除，如果为true表示的是从左往右删除，如果为false表示的是从右往左删除。
int remaining = n;
int step = 1;
int head = 1;
代码remaining表示剩余的个数。step表示每次删除的间隔的值，不是间隔的数量，比如1,2,3,4,5,6,7,8。第一次从左往右删除的时候间隔值是1，删除之后结果为2,4,6,8。第二次从右往左删除间隔值就变为2了，删除之后结果是2,6。然后第3次就变成4了。head表示的是记录的剩余数字从左边数第一个的值。
while (remaining > 1) {
if (left || ((remaining & 1) == 1)) {
head = head + step;
}
remaining = remaining >> 1;
step = step << 1;
left = !left;
}
第5-7行代码很好理解，remaining表示的是剩余个数，每次删除的时候都会剩余一半，所以除以2，也可以表示为往右移一位。step上面说了表示的是间隔值，每次循环之后都会扩大一倍，left就不在说了，一次往左一次往右……一种这样循环。
我们主要来看下第2-4行代码，如果是从这边循环，那么第一个肯定是会被删除的，第二个会成为head，而第二个值就是head+step；如果从右边开始循环，如果数组的长度是奇数，那么第一个元素head也是要被删除的，所以head值也要更新，代码remaining&1==1判断remaining是否是奇数。
我们以n=14为例，画个图来看下会更直观一些
上面代码变量比较多，实际上我们还可以改的更简洁一些
public int lastRemaining(int n) {
int first = 1;
for (int step = 0; n != 1; n = n >> 1, step++) {
if (step % 2 == 0 || n % 2 == 1)
first += 1 << step;
}
return first;
}
注意这里的step不是删除的间隔值，他是表示的是每删除一遍就会加1，比如最开始从左往右删除的时候step是0，然后再从右往左删除的时候是1，然后再从左往右删除的时候是2，然后再从右往左删除的时候是3……，一直这样累加。代码很好理解，就不在过多解释。
下面我们再来换种思路想一下
1， 当我们从左往右消除的时候，比如[1,2,3,4]第一次从左往右消除的时候结果是[2,4]，也就是2*[1,2]
或者[1,2,3,4,5]第一次从左往右消除的时候结果也是[2,4]，也就是2*[1,2]
所以我们只需要计算数组前面一半的结果然后再乘以2即可。
2， 当我们从右往左消除的时候，如果数组是偶数，比如[1,2,3,4,5,6]消除的结果是[1,3,5]，也就是2*[1,2,3]-1，如果数组是奇数的话，比如[1,2,3,4,5,6,7]消除的结果是[2,4,6]，也就是2*[1,2,3]。所以明白了这点，代码就很容易想到了
public int lastRemaining(int n) {
return leftToRight(n);
}
private static int leftToRight(int n) {
if (n <= 2)
return n;
return 2 * rightToLeft(n / 2);
}
private static int rightToLeft(int n) {
if (n <= 2)
return 1;
if (n % 2 == 1)
return 2 * leftToRight(n / 2);
return 2 * leftToRight(n / 2) - 1;
}
我们再来思考一个问题，可以找一下规律
1，当n个数的时候，假设我们从左往右执行，剩下的数字记为f1(n)（从数组[1,2,……n]开始），从右往左执行，剩下的数字是f2(n)（从数组[n,n-1,……1]开始）。
2，如果我们记f1(n)在数组[1,2,……n]中的下标为k，那么f2(n)在数组中[n,n-1,……1]的下标也一定是k。所以我们可以得到f1(n)+f2(n)=n+1。
3，对于n个元素，执行一次从左往右之后，剩下的[2,4,……n/2]就应该从右往左了，我们记他执行，剩下的数字是f3(n/2)，所以我们可以得到f1(n)=f3(n/2)，f3(n/2)=2*f2(n/2)；
4，根据上面的3个公式
(1)：f1(n)+f2(n)=n+1
(2)：f1(n)=f3(n/2)
(3)：f3(n/2)=2*f2(n/2)
我们可以得出f1(n)=2*(n/2+1-f1(n/2))；并且当n等于1的时候结果就是1，所以代码如下，非常简单
public int lastRemaining(int n) {
return n == 1 ? 1 : 2 * (1 + n / 2 - lastRemaining(n / 2));
}
对于这道题的理解我们还可以来举个例子，比如[1,2,3……n]，如果从左开始结果是k，那么从右开始结果就是n+1-k。比如[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]第一遍从左到右运算之后是[2,4,6,8,10]，假如[1,2,3,4,5]从左到右的结果是f(5)，那么他从右到左的结果就是5+1-f(5)，也就是6-f(5)，所以[2,4,6,8,10]从右到左的结果就是2*(6-f(5))，所以我们可以得出f(10)=2*(6-f(5))，所以递推公式就是f(n)=2*(n/2+1-f(n/2))。
我们还可以把上面递归的代码改为非递归，这个稍微有一定的难度
public int lastRemaining(int n) {
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
while (n > 1) {
n >>= 1;
stack.push(n);
}
int result = 1;
while (!stack.isEmpty()) {
result = (1 + stack.pop() - result) << 1;
}
return result;
}
下面再来思考一下，看能不能再优化一下，我们让left(n)=left[1,2,3,……n]表示从左往右执行之后，剩下的数字，right(n)=right[1,2,3,……,n]表示从右往左执行之后，剩下的数字，所以我们可以得出一个结论
1，left(1)=right(1)=1;
2，left(2k)=left[1,2,3,……2k]=right[2,4,6,……2k]=2*right(k)；
3，left(2k+1)=left[1,2,3,……2k,2k+1]=right[2,4,6,……2k]=2*right(k)；
4，right(2k)=right[1,2,3,……2k]=left[1,3,5,……2k-1]=left[2,4,6,……2k]-1=2*left(k)-1
5，right(2k+1)=right[1,2,3,……2k,2k+1]=left[2,4,6,……2k]=2*left(k)。
6，left(4k)=left(4k+1)=4*left(k)-2；
7，left(4k+2)=left(4k+3)=4*left(k)；
搞懂了上面的规律，代码就呼之欲出了，下面我们来看下代码
public int lastRemaining(int n) {
if (n < 4)
return (n == 1) ? 1 : 2;
return (lastRemaining(n / 4) * 4) - (~n & 2);
}
我们再来看最后一种解法，也是一行代码搞定
public int lastRemaining(int n) {
return ((Integer.highestOneBit(n) - 1) & (n | 0x55555555)) + 1;
}
如果对约瑟夫环问题比较熟练的话，那么这种解法就比较好理解了，其实他就是约瑟夫环中k=2的一个问题。