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
我发现了一个在数组中使用SIMD指令(SSSE3和AVX2)的位计数实现。它的性能比使用__popcnt64内禀函数要好2-2.5倍。
SSSE3版:
#include <smmintrin.h>
#include <stdint.h>
const __m128i Z = _mm_set1_epi8(0x0);
const __m128i F = _mm_set1_epi8(0xF);
//Vector with pre-calculated bit count:
const __m128i T = _mm_setr_epi8(0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4);
uint64_t BitCount(const uint8_t * src, size_t size)
{
__m128i _sum = _mm128_setzero_si128();
for (size_t i = 0; i < size; i += 16)
{
//load 16-byte vector
__m128i _src = _mm_loadu_si128((__m128i*)(src + i));
//get low 4 bit for every byte in vector
__m128i lo = _mm_and_si128(_src, F);
//sum precalculated value from T
_sum = _mm_add_epi64(_sum, _mm_sad_epu8(Z, _mm_shuffle_epi8(T, lo)));
//get high 4 bit for every byte in vector
__m128i hi = _mm_and_si128(_mm_srli_epi16(_src, 4), F);
//sum precalculated value from T
_sum = _mm_add_epi64(_sum, _mm_sad_epu8(Z, _mm_shuffle_epi8(T, hi)));
}
uint64_t sum[2];
_mm_storeu_si128((__m128i*)sum, _sum);
return sum[0] + sum[1];
}
AVX2 版本:
#include <immintrin.h>
#include <stdint.h>
const __m256i Z = _mm256_set1_epi8(0x0);
const __m256i F = _mm256_set1_epi8(0xF);
//Vector with pre-calculated bit count:
const __m256i T = _mm256_setr_epi8(0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4,
0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4);
uint64_t BitCount(const uint8_t * src, size_t size)
{
__m256i _sum = _mm256_setzero_si256();
for (size_t i = 0; i < size; i += 32)
{
//load 32-byte vector
__m256i _src = _mm256_loadu_si256((__m256i*)(src + i));
//get low 4 bit for every byte in vector
__m256i lo = _mm256_and_si256(_src, F);
//sum precalculated value from T
_sum = _mm256_add_epi64(_sum, _mm256_sad_epu8(Z, _mm256_shuffle_epi8(T, lo)));
//get high 4 bit for every byte in vector
__m256i hi = _mm256_and_si256(_mm256_srli_epi16(_src, 4), F);
//sum precalculated value from T
_sum = _mm256_add_epi64(_sum, _mm256_sad_epu8(Z, _mm256_shuffle_epi8(T, hi)));
}
uint64_t sum[4];
_mm256_storeu_si256((__m256i*)sum, _sum);
return sum[0] + sum[1] + sum[2] + sum[3];
}
其他回答
一个简单的算法来计算设置位的数量:
int countbits(n) {
int count = 0;
while(n != 0) {
n = n & (n-1);
count++;
}
return count;
}
以11(1011)为例,尝试手动运行该算法。它应该对你有很大帮助!
以二进制表示计数集位(N):
伪代码,
设置counter = 0。 重复计数,直到N不为零。 检查最后一点。 如果最后一位= 1,则递增计数器 丢弃N的最后一位。
现在让我们用c++编写代码
int countSetBits(unsigned int n){
int count = 0;
while(n!=0){
count += n&1;
n = n >>1;
}
return count;
}
我们用这个函数。
int main(){
int x = 5;
cout<<countSetBits(x);
return 0;
}
输出:2
因为5有2位二进制表示(101)。
您可以在这里运行代码。
c++ 20 std:: popcount
以下建议已合并http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2019/p0553r4.html,并应将其添加到<bit>头。
我希望用法是这样的:
#include <bit>
#include <iostream>
int main() {
std::cout << std::popcount(0x55) << std::endl;
}
当支持GCC时,我会尝试一下,GCC 9.1.0带有g++-9 -std=c++2a仍然不支持它。
提案说:
标题:< > 命名空间STD { // 25.5.6,计数 模板类T > < conexpr int popcount(T x) noexcept;
and:
模板类T > < conexpr int popcount(T x) noexcept; 约束:T是无符号整数类型(3.9.1 [basic.fundamental])。 返回:x值中的1位数。
std::rotl和std::rotr也被添加来执行循环位旋转:c++中循环移位(旋转)操作的最佳实践
对于JavaScript,你可以使用一个查找表来计算一个32位值的设置位的数量(这段代码可以很容易地翻译成C语言)。此外,添加了8位和16位版本,以供通过网络搜索查找的人使用。
const COUNT_BITS_TABLE = makeLookupTable() function makeLookupTable() { const table = new Uint8Array(256) for (let i = 0; i < 256; i++) { table[i] = (i & 1) + table[(i / 2) | 0]; } return table } function countOneBits32(n) { return COUNT_BITS_TABLE[n & 0xff] + COUNT_BITS_TABLE[(n >> 8) & 0xff] + COUNT_BITS_TABLE[(n >> 16) & 0xff] + COUNT_BITS_TABLE[(n >> 24) & 0xff]; } function countOneBits16(n) { return COUNT_BITS_TABLE[n & 0xff] + COUNT_BITS_TABLE[(n >> 8) & 0xff] } function countOneBits8(n) { return COUNT_BITS_TABLE[n & 0xff] } console.log('countOneBits32', countOneBits32(0b10101010000000001010101000000000)) console.log('countOneBits32', countOneBits32(0b10101011110000001010101000000000)) console.log('countOneBits16', countOneBits16(0b1010101000000000)) console.log('countOneBits8', countOneBits8(0b10000010))
这里有一个到目前为止还没有提到的解决方案,使用位字段。下面的程序使用4种不同的方法对100000000个16位整数数组中的设置位进行计数。计时结果在括号中给出(在MacOSX上,使用gcc -O3):
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define LENGTH 100000000
typedef struct {
unsigned char bit0 : 1;
unsigned char bit1 : 1;
unsigned char bit2 : 1;
unsigned char bit3 : 1;
unsigned char bit4 : 1;
unsigned char bit5 : 1;
unsigned char bit6 : 1;
unsigned char bit7 : 1;
} bits;
unsigned char sum_bits(const unsigned char x) {
const bits *b = (const bits*) &x;
return b->bit0 + b->bit1 + b->bit2 + b->bit3 \
+ b->bit4 + b->bit5 + b->bit6 + b->bit7;
}
int NumberOfSetBits(int i) {
i = i - ((i >> 1) & 0x55555555);
i = (i & 0x33333333) + ((i >> 2) & 0x33333333);
return (((i + (i >> 4)) & 0x0F0F0F0F) * 0x01010101) >> 24;
}
#define out(s) \
printf("bits set: %lu\nbits counted: %lu\n", 8*LENGTH*sizeof(short)*3/4, s);
int main(int argc, char **argv) {
unsigned long i, s;
unsigned short *x = malloc(LENGTH*sizeof(short));
unsigned char lut[65536], *p;
unsigned short *ps;
int *pi;
/* set 3/4 of the bits */
for (i=0; i<LENGTH; ++i)
x[i] = 0xFFF0;
/* sum_bits (1.772s) */
for (i=LENGTH*sizeof(short), p=(unsigned char*) x, s=0; i--; s+=sum_bits(*p++));
out(s);
/* NumberOfSetBits (0.404s) */
for (i=LENGTH*sizeof(short)/sizeof(int), pi=(int*)x, s=0; i--; s+=NumberOfSetBits(*pi++));
out(s);
/* populate lookup table */
for (i=0, p=(unsigned char*) &i; i<sizeof(lut); ++i)
lut[i] = sum_bits(p[0]) + sum_bits(p[1]);
/* 256-bytes lookup table (0.317s) */
for (i=LENGTH*sizeof(short), p=(unsigned char*) x, s=0; i--; s+=lut[*p++]);
out(s);
/* 65536-bytes lookup table (0.250s) */
for (i=LENGTH, ps=x, s=0; i--; s+=lut[*ps++]);
out(s);
free(x);
return 0;
}
虽然位域版本非常可读,但计时结果显示它比NumberOfSetBits()慢了4倍以上。基于查找表的实现仍然要快得多,特别是对于一个65 kB的表。