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
int countBits(int x)
{
int n = 0;
if (x) do n++;
while(x=x&(x-1));
return n;
}
或者:
int countBits(int x) { return (x)? 1+countBits(x&(x-1)): 0; }
在我最初的回答7年半之后,@PeterMortensen质疑这是否是有效的C语法。我发布了一个在线编译器的链接,显示它实际上是完全有效的语法(代码如下)。
#include <stdio.h>
int countBits(int x)
{
int n = 0;
if (x) do n++; /* Totally Normal Valid code. */
while(x=x&(x-1)); /* Nothing to see here. */
return n;
}
int main(void) {
printf("%d\n", countBits(25));
return 0;
}
输出:
3
如果你想重新写清楚,它看起来是这样的:
if (x)
{
do
{
n++;
} while(x=x&(x-1));
}
但在我看来,这太过分了。
然而,我也意识到函数可以变得更短,但可能更神秘,写为:
int countBits(int x)
{
int n = 0;
while (x) x=(n++,x&(x-1));
return n;
}
其他回答
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))
有许多算法来计数设置位;但是我认为最好的一个是更快的一个! 您可以在本页查看详细信息:
Bit Twiddling Hacks
我建议这样做:
使用64位指令计数在14,24或32位字中设置的位
unsigned int v; // count the number of bits set in v
unsigned int c; // c accumulates the total bits set in v
// option 1, for at most 14-bit values in v:
c = (v * 0x200040008001ULL & 0x111111111111111ULL) % 0xf;
// option 2, for at most 24-bit values in v:
c = ((v & 0xfff) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL) % 0x1f;
c += (((v & 0xfff000) >> 12) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL)
% 0x1f;
// option 3, for at most 32-bit values in v:
c = ((v & 0xfff) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL) % 0x1f;
c += (((v & 0xfff000) >> 12) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL) %
0x1f;
c += ((v >> 24) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL) % 0x1f;
这种方法需要64位CPU和快速模除法来提高效率。第一个选项只需要3个操作;第二种选择需要10;第三种选择需要15分钟。
这不是最快或最好的解决方案,但我以自己的方式发现了同样的问题,我开始反复思考。最后我意识到它可以这样做,如果你从数学方面得到这个问题,画一个图,然后你发现它是一个有周期部分的函数,然后你意识到周期之间的差异……所以你看:
unsigned int f(unsigned int x)
{
switch (x) {
case 0:
return 0;
case 1:
return 1;
case 2:
return 1;
case 3:
return 2;
default:
return f(x/4) + f(x%4);
}
}
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。
几个悬而未决的问题:-
如果这个数是负的呢? 如果这个数字是1024,那么“迭代除以2”方法将迭代10次。
我们可以修改算法以支持负数:-
count = 0
while n != 0
if ((n % 2) == 1 || (n % 2) == -1
count += 1
n /= 2
return count
现在为了克服第二个问题,我们可以编写这样的算法:-
int bit_count(int num)
{
int count=0;
while(num)
{
num=(num)&(num-1);
count++;
}
return count;
}
完整参考请参见:
http://goursaha.freeoda.com/Miscellaneous/IntegerBitCount.html