我很好奇原始旋转有多快。 在我的机器(i7@2600)上，1,500,150,000次迭代的平均值为27.28 ns(在131,071个64位整数的随机集上)。

优点:占用内存少，代码简单。我想说它也没有那么大。对于任何输入(128个算术SHIFT运算+ 64个逻辑and运算+ 64个逻辑OR运算)，所需的时间都是可预测的常量。

我比较了@Matt J获得的最佳时间，他有公认的答案。如果我没有看错他的答案，他得到的最好结果是0.631739秒，100万次迭代，这导致平均每次旋转631 ns。

我使用的代码片段如下:

unsigned long long reverse_long(unsigned long long x)
{
    return (((x >> 0) & 1) << 63) |
           (((x >> 1) & 1) << 62) |
           (((x >> 2) & 1) << 61) |
           (((x >> 3) & 1) << 60) |
           (((x >> 4) & 1) << 59) |
           (((x >> 5) & 1) << 58) |
           (((x >> 6) & 1) << 57) |
           (((x >> 7) & 1) << 56) |
           (((x >> 8) & 1) << 55) |
           (((x >> 9) & 1) << 54) |
           (((x >> 10) & 1) << 53) |
           (((x >> 11) & 1) << 52) |
           (((x >> 12) & 1) << 51) |
           (((x >> 13) & 1) << 50) |
           (((x >> 14) & 1) << 49) |
           (((x >> 15) & 1) << 48) |
           (((x >> 16) & 1) << 47) |
           (((x >> 17) & 1) << 46) |
           (((x >> 18) & 1) << 45) |
           (((x >> 19) & 1) << 44) |
           (((x >> 20) & 1) << 43) |
           (((x >> 21) & 1) << 42) |
           (((x >> 22) & 1) << 41) |
           (((x >> 23) & 1) << 40) |
           (((x >> 24) & 1) << 39) |
           (((x >> 25) & 1) << 38) |
           (((x >> 26) & 1) << 37) |
           (((x >> 27) & 1) << 36) |
           (((x >> 28) & 1) << 35) |
           (((x >> 29) & 1) << 34) |
           (((x >> 30) & 1) << 33) |
           (((x >> 31) & 1) << 32) |
           (((x >> 32) & 1) << 31) |
           (((x >> 33) & 1) << 30) |
           (((x >> 34) & 1) << 29) |
           (((x >> 35) & 1) << 28) |
           (((x >> 36) & 1) << 27) |
           (((x >> 37) & 1) << 26) |
           (((x >> 38) & 1) << 25) |
           (((x >> 39) & 1) << 24) |
           (((x >> 40) & 1) << 23) |
           (((x >> 41) & 1) << 22) |
           (((x >> 42) & 1) << 21) |
           (((x >> 43) & 1) << 20) |
           (((x >> 44) & 1) << 19) |
           (((x >> 45) & 1) << 18) |
           (((x >> 46) & 1) << 17) |
           (((x >> 47) & 1) << 16) |
           (((x >> 48) & 1) << 15) |
           (((x >> 49) & 1) << 14) |
           (((x >> 50) & 1) << 13) |
           (((x >> 51) & 1) << 12) |
           (((x >> 52) & 1) << 11) |
           (((x >> 53) & 1) << 10) |
           (((x >> 54) & 1) << 9) |
           (((x >> 55) & 1) << 8) |
           (((x >> 56) & 1) << 7) |
           (((x >> 57) & 1) << 6) |
           (((x >> 58) & 1) << 5) |
           (((x >> 59) & 1) << 4) |
           (((x >> 60) & 1) << 3) |
           (((x >> 61) & 1) << 2) |
           (((x >> 62) & 1) << 1) |
           (((x >> 63) & 1) << 0);
}

unsigned char ReverseBits(unsigned char data)
{
    unsigned char k = 0, rev = 0;

    unsigned char n = data;

    while(n)

    {
        k = n & (~(n - 1));
        n &= (n - 1);
        rev |= (128 / k);
    }
    return rev;
}

原生ARM指令“rbit”可以用1个cpu周期和1个额外的cpu寄存器来完成，不可能被击败。

您可能希望使用标准模板库。它可能比上面提到的代码慢。然而，在我看来，这似乎更清楚，更容易理解。

 #include<bitset>
 #include<iostream>


 template<size_t N>
 const std::bitset<N> reverse(const std::bitset<N>& ordered)
 {
      std::bitset<N> reversed;
      for(size_t i = 0, j = N - 1; i < N; ++i, --j)
           reversed[j] = ordered[i];
      return reversed;
 };


 // test the function
 int main()
 {
      unsigned long num; 
      const size_t N = sizeof(num)*8;

      std::cin >> num;
      std::cout << std::showbase << std::hex;
      std::cout << "ordered  = " << num << std::endl;
      std::cout << "reversed = " << reverse<N>(num).to_ulong()  << std::endl;
      std::cout << "double_reversed = " << reverse<N>(reverse<N>(num)).to_ulong() << std::endl;  
 }

我认为这是最简单的逆转比特的方法之一。 如果这个逻辑有什么缺陷，请让我知道。 基本上在这个逻辑中，我们检查位置的位的值。 如果值为1，则在反转位置上设置位。

void bit_reverse(ui32 *data)
{
  ui32 temp = 0;    
  ui32 i, bit_len;    
  {    
   for(i = 0, bit_len = 31; i <= bit_len; i++)   
   {    
    temp |= (*data & 1 << i)? (1 << bit_len-i) : 0;    
   }    
   *data = temp;    
  }    
  return;    
}    

Anders Cedronius的答案为那些拥有支持AVX2的x86 CPU的人提供了一个很好的解决方案。对于没有AVX支持的x86平台或非x86平台，以下任何一种实现都应该工作良好。

第一个代码是经典二进制分区方法的一个变体，编码的目的是最大限度地利用shift-plus-logic习惯用法，这种习惯用法在各种ARM处理器上都很有用。此外，它使用动态掩码生成，这对于需要多个指令来加载每个32位掩码值的RISC处理器是有益的。x86平台的编译器应该在编译时而不是运行时使用常量传播来计算所有掩码。

/* Classic binary partitioning algorithm */
inline uint32_t brev_classic (uint32_t a)
{
    uint32_t m;
    a = (a >> 16) | (a << 16);                            // swap halfwords
    m = 0x00ff00ff; a = ((a >> 8) & m) | ((a << 8) & ~m); // swap bytes
    m = m^(m << 4); a = ((a >> 4) & m) | ((a << 4) & ~m); // swap nibbles
    m = m^(m << 2); a = ((a >> 2) & m) | ((a << 2) & ~m);
    m = m^(m << 1); a = ((a >> 1) & m) | ((a << 1) & ~m);
    return a;
}

在“计算机编程艺术”的第4A卷中，D. Knuth展示了反转位的聪明方法，这比经典的二进制分区算法所需的操作少得令人惊讶。一个这样的32位操作数算法，我在TAOCP中找不到，在Hacker’s Delight网站上的这个文档中显示。

/* Knuth's algorithm from http://www.hackersdelight.org/revisions.pdf. Retrieved 8/19/2015 */
inline uint32_t brev_knuth (uint32_t a)
{
    uint32_t t;
    a = (a << 15) | (a >> 17);
    t = (a ^ (a >> 10)) & 0x003f801f; 
    a = (t + (t << 10)) ^ a;
    t = (a ^ (a >>  4)) & 0x0e038421; 
    a = (t + (t <<  4)) ^ a;
    t = (a ^ (a >>  2)) & 0x22488842; 
    a = (t + (t <<  2)) ^ a;
    return a;
}

使用Intel编译器C/ c++编译器13.1.3.198，上述两个函数都能很好地自动向量化XMM寄存器。它们也可以手动向量化，而不需要很多努力。

在我的IvyBridge Xeon E3 1270v2上，使用自动向量化代码，1亿uint32_t字在0.070秒内使用brev_classic()位反转，0.068秒使用brev_knuth()位反转。我注意确保我的基准测试不受系统内存带宽的限制。