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

这是一个有助于了解您的微架构的问题。我只是在gcc 4.3.3下用-O3编译的两个变量使用c++内联来计时,以消除函数调用开销,十亿次迭代,保持所有计数的运行总和,以确保编译器不删除任何重要的东西,使用rdtsc计时(精确的时钟周期)。

inline int pop2(unsigned x, unsigned y)
{
    x = x - ((x >> 1) & 0x55555555);
    y = y - ((y >> 1) & 0x55555555);
    x = (x & 0x33333333) + ((x >> 2) & 0x33333333);
    y = (y & 0x33333333) + ((y >> 2) & 0x33333333);
    x = (x + (x >> 4)) & 0x0F0F0F0F;
    y = (y + (y >> 4)) & 0x0F0F0F0F;
    x = x + (x >> 8);
    y = y + (y >> 8);
    x = x + (x >> 16);
    y = y + (y >> 16);
    return (x+y) & 0x000000FF;
}

未经修改的黑客喜悦需要122亿周期。我的并行版本(计算的比特数是它的两倍)的运行周期为13.0千兆周期。在2.4GHz的酷睿双核上,两者总共消耗了10.5秒。在这个时钟频率下,25千兆周期= 10秒多一点,所以我相信我的计时是正确的。

这与指令依赖链有关,这对算法非常不利。通过使用一对64位寄存器,我几乎可以再次将速度提高一倍。事实上,如果我聪明一点,早点加上x+y,我就可以减少一些移位。64位版本做了一些小的调整,结果是相同的,但又增加了一倍的比特数。

对于128位SIMD寄存器,这是另一个因素,SSE指令集通常也有聪明的快捷方式。

没有理由让代码特别透明。该算法界面简单,可在多处在线引用,并能通过全面的单元测试。偶然发现它的程序员甚至可能学到一些东西。这些位操作在机器级别上是非常自然的。

好吧,我决定搁置调整后的64位版本。对于这个sizeof(unsigned long) == 8

inline int pop2(unsigned long x, unsigned long y)
{
    x = x - ((x >> 1) & 0x5555555555555555);
    y = y - ((y >> 1) & 0x5555555555555555);
    x = (x & 0x3333333333333333) + ((x >> 2) & 0x3333333333333333);
    y = (y & 0x3333333333333333) + ((y >> 2) & 0x3333333333333333);
    x = (x + (x >> 4)) & 0x0F0F0F0F0F0F0F0F;
    y = (y + (y >> 4)) & 0x0F0F0F0F0F0F0F0F;
    x = x + y; 
    x = x + (x >> 8);
    x = x + (x >> 16);
    x = x + (x >> 32); 
    return x & 0xFF;
}

这看起来是对的(不过我没有仔细测试)。现在计时结果是10.70亿周期/ 14.1亿周期。后面的数字加起来是1280亿比特,相当于这台机器运行了5.9秒。非并行版本稍微加快了一点,因为我在64位模式下运行,它更喜欢64位寄存器,而不是32位寄存器。

让我们看看这里是否有更多的OOO管道。这有点复杂,所以我实际上测试了一些。每一项单独加起来是64,所有项加起来是256。

inline int pop4(unsigned long x, unsigned long y, 
                unsigned long u, unsigned long v)
{
  enum { m1 = 0x5555555555555555, 
         m2 = 0x3333333333333333, 
         m3 = 0x0F0F0F0F0F0F0F0F, 
         m4 = 0x000000FF000000FF };

    x = x - ((x >> 1) & m1);
    y = y - ((y >> 1) & m1);
    u = u - ((u >> 1) & m1);
    v = v - ((v >> 1) & m1);
    x = (x & m2) + ((x >> 2) & m2);
    y = (y & m2) + ((y >> 2) & m2);
    u = (u & m2) + ((u >> 2) & m2);
    v = (v & m2) + ((v >> 2) & m2);
    x = x + y; 
    u = u + v; 
    x = (x & m3) + ((x >> 4) & m3);
    u = (u & m3) + ((u >> 4) & m3);
    x = x + u; 
    x = x + (x >> 8);
    x = x + (x >> 16);
    x = x & m4; 
    x = x + (x >> 32);
    return x & 0x000001FF;
}

我兴奋了一会儿,但结果是gcc在-O3上玩内联的把戏,尽管我在一些测试中没有使用内联关键字。当我让gcc玩把戏时,对pop4()的十亿次调用需要12.56 gigacycles,但我确定它是将参数折叠为常量表达式。更实际的数字似乎是19.6gc,以实现30%的加速。我的测试循环现在看起来像这样,确保每个参数足够不同,以阻止gcc耍花招。

   hitime b4 = rdtsc(); 
   for (unsigned long i = 10L * 1000*1000*1000; i < 11L * 1000*1000*1000; ++i) 
      sum += pop4 (i,  i^1, ~i, i|1); 
   hitime e4 = rdtsc(); 

2560亿比特加起来在8.17秒内过去了。根据16位表查找的基准测试,3200万比特的计算结果为1.02秒。不能直接比较,因为另一个工作台没有给出时钟速度,但看起来我已经把64KB表版本的鼻涕打出来了,这首先是L1缓存的悲惨使用。

更新:决定做明显的和创建pop6()通过增加四个重复的行。结果是22.8gc, 3840亿比特在9.5秒内加起来。所以还有20%现在是800毫秒,320亿比特。

其他回答

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)

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。

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。

如果您恰好使用Java,则内置方法Integer。bitCount会这样做。

下面是功能优等递归解决方案,它是迄今为止最纯粹的一个(并且可以用于任何位长度!):

template<typename T>
int popcnt(T n)
{
  if (n>0)
    return n&1 + popcnt(n>>1);
  return 0; 
}