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

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")

其他回答

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。

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;
}   

"最佳算法"是什么意思?短码还是长码?您的代码看起来非常优雅,并且具有恒定的执行时间。代码也很短。

但如果速度是主要因素,而不是代码大小,那么我认为以下方法可以更快:

       static final int[] BIT_COUNT = { 0, 1, 1, ... 256 values with a bitsize of a byte ... };
        static int bitCountOfByte( int value ){
            return BIT_COUNT[ value & 0xFF ];
        }

        static int bitCountOfInt( int value ){
            return bitCountOfByte( value ) 
                 + bitCountOfByte( value >> 8 ) 
                 + bitCountOfByte( value >> 16 ) 
                 + bitCountOfByte( value >> 24 );
        }

我认为这不会更快的64位值,但32位值可以更快。

#!/user/local/bin/perl


    $c=0x11BBBBAB;
     $count=0;
     $m=0x00000001;
    for($i=0;$i<32;$i++)
    {
        $f=$c & $m;
        if($f == 1)
        {
            $count++;
        }
        $c=$c >> 1;
    }
    printf("%d",$count);

ive done it through a perl script. the number taken is $c=0x11BBBBAB   
B=3 1s   
A=2 1s   
so in total  
1+1+3+3+3+2+3+3=19
unsigned int count_bit(unsigned int x)
{
  x = (x & 0x55555555) + ((x >> 1) & 0x55555555);
  x = (x & 0x33333333) + ((x >> 2) & 0x33333333);
  x = (x & 0x0F0F0F0F) + ((x >> 4) & 0x0F0F0F0F);
  x = (x & 0x00FF00FF) + ((x >> 8) & 0x00FF00FF);
  x = (x & 0x0000FFFF) + ((x >> 16)& 0x0000FFFF);
  return x;
}

我来解释一下这个算法。

该算法基于分治算法。假设有一个8位整数213(二进制的11010101),算法是这样工作的(每次合并两个邻居块):

+-------------------------------+
| 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 |  <- x
|  1 0  |  0 1  |  0 1  |  0 1  |  <- first time merge
|    0 0 1 1    |    0 0 1 0    |  <- second time merge
|        0 0 0 0 0 1 0 1        |  <- third time ( answer = 00000101 = 5)
+-------------------------------+