代表数字7的8位像这样:
00000111
设置了三个比特。
确定32位整数中设置位数的算法是什么?
代表数字7的8位像这样:
00000111
设置了三个比特。
确定32位整数中设置位数的算法是什么?
当前回答
在我看来,“最好”的解决方案是另一个程序员(或者两年后的原始程序员)可以阅读而不需要大量注释的解决方案。你可能想要最快或最聪明的解决方案,有些人已经提供了,但我更喜欢可读性而不是聪明。
unsigned int bitCount (unsigned int value) {
unsigned int count = 0;
while (value > 0) { // until all bits are zero
if ((value & 1) == 1) // check lower bit
count++;
value >>= 1; // shift bits, removing lower bit
}
return count;
}
如果你想要更快的速度(并且假设你很好地记录了它,以帮助你的继任者),你可以使用表格查找:
// Lookup table for fast calculation of bits set in 8-bit unsigned char.
static unsigned char oneBitsInUChar[] = {
// 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F (<- n)
// =====================================================
0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, // 0n
1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, // 1n
: : :
4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 7, 8, // Fn
};
// Function for fast calculation of bits set in 16-bit unsigned short.
unsigned char oneBitsInUShort (unsigned short x) {
return oneBitsInUChar [x >> 8]
+ oneBitsInUChar [x & 0xff];
}
// Function for fast calculation of bits set in 32-bit unsigned int.
unsigned char oneBitsInUInt (unsigned int x) {
return oneBitsInUShort (x >> 16)
+ oneBitsInUShort (x & 0xffff);
}
这些依赖于特定的数据类型大小,所以它们不是那么可移植的。但是,由于许多性能优化是不可移植的,这可能不是一个问题。如果您想要可移植性,我会坚持使用可读的解决方案。
其他回答
大约在1990年,我为RISC机器编写了一个快速比特计数宏。它不使用高级算术(乘法,除法,%),内存提取(太慢),分支(太慢),但它确实假设CPU有一个32位的桶移位器(换句话说,>> 1和>> 32占用相同的周期)。它假定小常数(如6、12、24)加载到寄存器中不需要花费任何代价,或者存储在临时变量中并反复重用。
在这些假设下,在大多数RISC机器上,它在大约16个周期/指令中计算32位。注意,15条指令/周期接近于周期或指令数量的下界,因为似乎至少需要3条指令(掩码、移位、运算符)才能将加数的数量减半,因此log_2(32) = 5,5 x 3 = 15条指令是准下界。
#define BitCount(X,Y) \
Y = X - ((X >> 1) & 033333333333) - ((X >> 2) & 011111111111); \
Y = ((Y + (Y >> 3)) & 030707070707); \
Y = (Y + (Y >> 6)); \
Y = (Y + (Y >> 12) + (Y >> 24)) & 077;
这是第一步也是最复杂的一步:
input output
AB CD Note
00 00 = AB
01 01 = AB
10 01 = AB - (A >> 1) & 0x1
11 10 = AB - (A >> 1) & 0x1
所以如果我取上面的第一列(A),右移1位,然后从AB减去它,我就得到了输出(CD)。扩展到3位类似;如果你愿意,你可以用一个8行布尔表来检查它。
不吉利
当你写出比特模式时,“黑客的喜悦”比特旋转变得更加清晰。
unsigned int bitCount(unsigned int x)
{
x = ((x >> 1) & 0b01010101010101010101010101010101)
+ (x & 0b01010101010101010101010101010101);
x = ((x >> 2) & 0b00110011001100110011001100110011)
+ (x & 0b00110011001100110011001100110011);
x = ((x >> 4) & 0b00001111000011110000111100001111)
+ (x & 0b00001111000011110000111100001111);
x = ((x >> 8) & 0b00000000111111110000000011111111)
+ (x & 0b00000000111111110000000011111111);
x = ((x >> 16)& 0b00000000000000001111111111111111)
+ (x & 0b00000000000000001111111111111111);
return x;
}
第一步将偶数位加到奇数位上,产生每两个位的和。其他步骤将高阶数据块添加到低阶数据块,将数据块的大小一直增加一倍,直到最终计数占用整个int。
public class BinaryCounter {
private int N;
public BinaryCounter(int N) {
this.N = N;
}
public static void main(String[] args) {
BinaryCounter counter=new BinaryCounter(7);
System.out.println("Number of ones is "+ counter.count());
}
public int count(){
if(N<=0) return 0;
int counter=0;
int K = 0;
do{
K = biggestPowerOfTwoSmallerThan(N);
N = N-K;
counter++;
}while (N != 0);
return counter;
}
private int biggestPowerOfTwoSmallerThan(int N) {
if(N==1) return 1;
for(int i=0;i<N;i++){
if(Math.pow(2, i) > N){
int power = i-1;
return (int) Math.pow(2, power);
}
}
return 0;
}
}
一个简单的方法,应该工作得很好少量的比特它像这样(在这个例子中的4位):
(i & 1) + (i & 2)/2 + (i & 4)/4 + (i & 8)/8
对于少量的比特,其他人会推荐这种简单的解决方案吗?
我使用下面更直观的代码。
int countSetBits(int n) {
return !n ? 0 : 1 + countSetBits(n & (n-1));
}
逻辑:n & (n-1)重置n的最后一个集合位。
附注:我知道这不是O(1)解,尽管这是一个有趣的解。