下面是示例代码，可能很有用。

private static final int[] bitCountArr = new int[]{0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 7, 8};
private static final int firstByteFF = 255;
public static final int getCountOfSetBits(int value){
    int count = 0;
    for(int i=0;i<4;i++){
        if(value == 0) break;
        count += bitCountArr[value & firstByteFF];
        value >>>= 8;
    }
    return count;
}

Kotlin 1.4 之前

        fun NumberOfSetBits(i: Int): Int {
            var i = i
            i -= (i ushr 1 and 0x55555555)
            i = (i and 0x33333333) + (i ushr 2 and 0x33333333)
            return (i + (i ushr 4) and 0x0F0F0F0F) * 0x01010101 ushr 24
        }

这或多或少是上面那个答案的翻版。

它带有Java补丁，然后使用IntelliJ IDEA Community Edition中的转换器进行转换

1.4及以上(截至2021-05-05 -未来可能会改变)。

        fun NumberOfSetBits(i: Int): Int {
            return i.countOneBits()
        }

在底层，它使用Integer。bitCount如下所示:

@SinceKotlin("1.4")
@WasExperimental(ExperimentalStdlibApi::class)
@kotlin.internal.InlineOnly
public actual inline fun Int.countOneBits(): Int = Integer.bitCount(this)

你要找的函数通常被称为二进制数的“横向和”或“总体数”。Knuth在前分册1A，第11-12页中讨论了它(尽管在第2卷，4.6.3-(7)中有简要的参考)。

经典文献是Peter Wegner的文章“二进制计算机中的一种计数技术”，摘自ACM通讯，卷3(1960)第5号，第322页。他给出了两种不同的算法，一种针对“稀疏”(即1的数量很少)的数字进行了优化，另一种针对相反的情况。

我觉得很无聊，于是对三种方法进行了十亿次迭代。编译器是gcc -O3。CPU就是第一代Macbook Pro里装的东西。

最快的是3.7秒:

static unsigned char wordbits[65536] = { bitcounts of ints between 0 and 65535 };
static int popcount( unsigned int i )
{
    return( wordbits[i&0xFFFF] + wordbits[i>>16] );
}

第二名是相同的代码，但查找的是4个字节而不是2个半字。这花了大约5.5秒。

第三名是“横向加法”法，用时8.6秒。

第四名是GCC的__builtin_popcount()，仅为11秒。

一次一个比特的计数方法要慢得多，我厌倦了等待它完成。

因此，如果您最关心的是性能，那么请使用第一种方法。如果您关心它，但又不想在上面花费64Kb的RAM，那么可以使用第二种方法。否则，请使用可读的(但速度较慢)一次一位的方法。

很难想象在什么情况下你会想要使用比特旋转方法。

编辑:这里也有类似的结果。

32位还是32位?我只是在阅读了“破解编码面试”第4版练习5.5(第5章:位操作)后，在Java中使用了这种方法。如果最小有效位是1个增量计数，则右移该整数。

public static int bitCount( int n){
    int count = 0;
    for (int i=n; i!=0; i = i >> 1){
        count += i & 1;
    }
    return count;
}

我认为这个比常数0x33333333的解更直观，不管它们有多快。这取决于你对“最佳算法”的定义。

从Python 3.10开始，你将能够使用int.bit_count()函数，但目前，你可以自己定义这个函数。

def bit_count(integer):
    return bin(integer).count("1")