实现以下目标最有效的算法是什么:
0010 0000 => 0000 0100
从MSB->LSB转换为LSB->MSB。所有位都必须反转;也就是说，这不是字节交换。
当前回答
这个线程引起了我的注意，因为它处理了一个简单的问题，即使对于现代CPU也需要大量的工作(CPU周期)。有一天我也站在那里，有同样的¤#%“#”问题。我得翻几百万字节。然而，我知道我所有的目标系统都是基于现代英特尔的，所以让我们开始优化到极致!!
所以我使用了Matt J的查找代码作为基础。我正在基准测试的系统是i7 haswell 4700eq。
Matt J的查找位翻转400亿字节:大约0.272秒。
然后我继续尝试，看看英特尔的ISPC编译器是否可以向量化反向的算术。c。
我不打算在这里用我的发现来烦你，因为我尝试了很多来帮助编译器找到东西，无论如何，我最终得到了大约0.15秒的性能来bitflip 400亿字节。这是一个伟大的减少，但对于我的应用程序，这仍然是方式方式太慢。
所以人们让我展示世界上最快的基于英特尔的bitflipper。定时:
时间到bitflip 400000000字节:0.050082秒!!!!!
// Bitflip using AVX2 - The fastest Intel based bitflip in the world!!
// Made by Anders Cedronius 2014 (anders.cedronius (you know what) gmail.com)
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <omp.h>
using namespace std;
#define DISPLAY_HEIGHT 4
#define DISPLAY_WIDTH 32
#define NUM_DATA_BYTES 400000000
// Constants (first we got the mask, then the high order nibble look up table and last we got the low order nibble lookup table)
__attribute__ ((aligned(32))) static unsigned char k1[32*3]={
0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,0x0f,
0x00,0x08,0x04,0x0c,0x02,0x0a,0x06,0x0e,0x01,0x09,0x05,0x0d,0x03,0x0b,0x07,0x0f,0x00,0x08,0x04,0x0c,0x02,0x0a,0x06,0x0e,0x01,0x09,0x05,0x0d,0x03,0x0b,0x07,0x0f,
0x00,0x80,0x40,0xc0,0x20,0xa0,0x60,0xe0,0x10,0x90,0x50,0xd0,0x30,0xb0,0x70,0xf0,0x00,0x80,0x40,0xc0,0x20,0xa0,0x60,0xe0,0x10,0x90,0x50,0xd0,0x30,0xb0,0x70,0xf0
};
// The data to be bitflipped (+32 to avoid the quantization out of memory problem)
__attribute__ ((aligned(32))) static unsigned char data[NUM_DATA_BYTES+32]={};
extern "C" {
void bitflipbyte(unsigned char[],unsigned int,unsigned char[]);
}
int main()
{
for(unsigned int i = 0; i < NUM_DATA_BYTES; i++)
{
data[i] = rand();
}
printf ("\r\nData in(start):\r\n");
for (unsigned int j = 0; j < 4; j++)
{
for (unsigned int i = 0; i < DISPLAY_WIDTH; i++)
{
printf ("0x%02x,",data[i+(j*DISPLAY_WIDTH)]);
}
printf ("\r\n");
}
printf ("\r\nNumber of 32-byte chunks to convert: %d\r\n",(unsigned int)ceil(NUM_DATA_BYTES/32.0));
double start_time = omp_get_wtime();
bitflipbyte(data,(unsigned int)ceil(NUM_DATA_BYTES/32.0),k1);
double end_time = omp_get_wtime();
printf ("\r\nData out:\r\n");
for (unsigned int j = 0; j < 4; j++)
{
for (unsigned int i = 0; i < DISPLAY_WIDTH; i++)
{
printf ("0x%02x,",data[i+(j*DISPLAY_WIDTH)]);
}
printf ("\r\n");
}
printf("\r\n\r\nTime to bitflip %d bytes: %f seconds\r\n\r\n",NUM_DATA_BYTES, end_time-start_time);
// return with no errors
return 0;
}
printf是用来调试的。
这是主要的工作:
bits 64
global bitflipbyte
bitflipbyte:
vmovdqa ymm2, [rdx]
add rdx, 20h
vmovdqa ymm3, [rdx]
add rdx, 20h
vmovdqa ymm4, [rdx]
bitflipp_loop:
vmovdqa ymm0, [rdi]
vpand ymm1, ymm2, ymm0
vpandn ymm0, ymm2, ymm0
vpsrld ymm0, ymm0, 4h
vpshufb ymm1, ymm4, ymm1
vpshufb ymm0, ymm3, ymm0
vpor ymm0, ymm0, ymm1
vmovdqa [rdi], ymm0
add rdi, 20h
dec rsi
jnz bitflipp_loop
ret
代码占用32个字节，然后屏蔽掉蚕食。高啃角右移了4。然后使用vpshufb和ymm4 / ymm3作为查找表。我可以使用一个单独的查找表，但我将不得不在ORing再次一起啃啃之前向左移动。
还有更快的翻转比特的方法。但我被绑定到单线程和CPU，所以这是我能实现的最快速度。你能做一个快一点的版本吗?
关于使用Intel C/ c++编译器内在等效命令，请不要发表任何评论…
其他回答
下面这个怎么样:
uint reverseMSBToLSB32ui(uint input)
{
uint output = 0x00000000;
uint toANDVar = 0;
int places = 0;
for (int i = 1; i < 32; i++)
{
places = (32 - i);
toANDVar = (uint)(1 << places);
output |= (uint)(input & (toANDVar)) >> places;
}
return output;
}
小而简单(不过只有32位)。
对于其他可能遇到这个问题的网络搜索者，这里有一个总结(针对C和JavaScript)。
对于JavaScript的完整解决方案，我们可以首先生成表:
const BIT_REVERSAL_TABLE = new Array(256)
for (var i = 0; i < 256; ++i) {
var v = i, r = i, s = 7;
for (v >>>= 1; v; v >>>= 1) {
r <<= 1;
r |= v & 1;
--s;
}
BIT_REVERSAL_TABLE[i] = (r << s) & 0xff;
}
这给了我们BIT_REVERSAL_TABLE，这是@MattJ发布的:
const BIT_REVERSAL_TABLE = new Uint8Array([
0x00, 0x80, 0x40, 0xc0, 0x20, 0xa0, 0x60, 0xe0, 0x10, 0x90, 0x50, 0xd0, 0x30, 0xb0, 0x70, 0xf0,
0x08, 0x88, 0x48, 0xc8, 0x28, 0xa8, 0x68, 0xe8, 0x18, 0x98, 0x58, 0xd8, 0x38, 0xb8, 0x78, 0xf8,
0x04, 0x84, 0x44, 0xc4, 0x24, 0xa4, 0x64, 0xe4, 0x14, 0x94, 0x54, 0xd4, 0x34, 0xb4, 0x74, 0xf4,
0x0c, 0x8c, 0x4c, 0xcc, 0x2c, 0xac, 0x6c, 0xec, 0x1c, 0x9c, 0x5c, 0xdc, 0x3c, 0xbc, 0x7c, 0xfc,
0x02, 0x82, 0x42, 0xc2, 0x22, 0xa2, 0x62, 0xe2, 0x12, 0x92, 0x52, 0xd2, 0x32, 0xb2, 0x72, 0xf2,
0x0a, 0x8a, 0x4a, 0xca, 0x2a, 0xaa, 0x6a, 0xea, 0x1a, 0x9a, 0x5a, 0xda, 0x3a, 0xba, 0x7a, 0xfa,
0x06, 0x86, 0x46, 0xc6, 0x26, 0xa6, 0x66, 0xe6, 0x16, 0x96, 0x56, 0xd6, 0x36, 0xb6, 0x76, 0xf6,
0x0e, 0x8e, 0x4e, 0xce, 0x2e, 0xae, 0x6e, 0xee, 0x1e, 0x9e, 0x5e, 0xde, 0x3e, 0xbe, 0x7e, 0xfe,
0x01, 0x81, 0x41, 0xc1, 0x21, 0xa1, 0x61, 0xe1, 0x11, 0x91, 0x51, 0xd1, 0x31, 0xb1, 0x71, 0xf1,
0x09, 0x89, 0x49, 0xc9, 0x29, 0xa9, 0x69, 0xe9, 0x19, 0x99, 0x59, 0xd9, 0x39, 0xb9, 0x79, 0xf9,
0x05, 0x85, 0x45, 0xc5, 0x25, 0xa5, 0x65, 0xe5, 0x15, 0x95, 0x55, 0xd5, 0x35, 0xb5, 0x75, 0xf5,
0x0d, 0x8d, 0x4d, 0xcd, 0x2d, 0xad, 0x6d, 0xed, 0x1d, 0x9d, 0x5d, 0xdd, 0x3d, 0xbd, 0x7d, 0xfd,
0x03, 0x83, 0x43, 0xc3, 0x23, 0xa3, 0x63, 0xe3, 0x13, 0x93, 0x53, 0xd3, 0x33, 0xb3, 0x73, 0xf3,
0x0b, 0x8b, 0x4b, 0xcb, 0x2b, 0xab, 0x6b, 0xeb, 0x1b, 0x9b, 0x5b, 0xdb, 0x3b, 0xbb, 0x7b, 0xfb,
0x07, 0x87, 0x47, 0xc7, 0x27, 0xa7, 0x67, 0xe7, 0x17, 0x97, 0x57, 0xd7, 0x37, 0xb7, 0x77, 0xf7,
0x0f, 0x8f, 0x4f, 0xcf, 0x2f, 0xaf, 0x6f, 0xef, 0x1f, 0x9f, 0x5f, 0xdf, 0x3f, 0xbf, 0x7f, 0xff
])
8位、16位和32位无符号整数的算法可以在这里找到:
function reverseBits8(n) {
return BIT_REVERSAL_TABLE[n]
}
function reverseBits16(n) {
return (BIT_REVERSAL_TABLE[(n >> 8) & 0xff] |
BIT_REVERSAL_TABLE[n & 0xff] << 8)
}
function reverseBits32(n) {
return (BIT_REVERSAL_TABLE[n & 0xff] << 24) |
(BIT_REVERSAL_TABLE[(n >>> 8) & 0xff] << 16) |
(BIT_REVERSAL_TABLE[(n >>> 16) & 0xff] << 8) |
BIT_REVERSAL_TABLE[(n >>> 24) & 0xff];
}
注意，32位版本不能在JavaScript中工作(必须转换为使用bigint，这很简单)，但应该可以在64位语言中工作:
log8(0b11000100)
log16(0b1110001001001100)
log32(0b11110010111110111100110010101011)
// 0b11000100 => 0b00100011
// 0b1110001001001100 => 0b0011001001000111
// doesn't work in JS it seems:
// 0b11110010111110111100110010101011 => 0b0-101010110011000010000010110001
function log8(n) {
console.log(`${bits(n, 8)} => ${bits(reverseBits8(n), 8)}`)
}
function log16(n) {
console.log(`${bits(n, 16)} => ${bits(reverseBits16(n), 16)}`)
}
function log32(n) {
console.log(`${bits(n, 32)} => ${bits(reverseBits32(n), 32)}`)
}
function bits(n, size) {
return `0b${n.toString(2).padStart(size, '0')}`
}
注意:这个解决方案适用于JavaScript的32位:
function reverseBits32(n) {
let res = 0;
for (let i = 0; i < 32; i++) {
res = (res << 1) + (n & 1);
n = n >>> 1;
}
return res >>> 0;
}
所有3个基于表格的解决方案都可以在C中正常工作。下面是一个粗略的C版本:
#include <stdlib.h>
static uint8_t* BIT_REVERSAL_TABLE;
uint8_t*
make_bit_reversal_table() {
uint8_t *table = malloc(256 * sizeof(uint8_t));
uint8_t i;
for (i = 0; i < 256 ; ++i) {
uint8_t v = i;
uint8_t r = i;
uint8_t s = 7;
for (v = v >> 1; v; v = v >> 1) {
r <<= 1;
r |= v & 1;
--s;
}
table[i] = (r << s) & 0xff;
}
return table;
}
uint8_t
reverse_bits_8(uint8_t n) {
return BIT_REVERSAL_TABLE[n];
}
uint16_t
reverse_bits_16(uint16_t n)
{
return (BIT_REVERSAL_TABLE[(n >> 8) & 0xff]
| BIT_REVERSAL_TABLE[n & 0xff] << 8);
}
uint32_t
reverse_bits_32(uint32_t n) {
return (BIT_REVERSAL_TABLE[n & 0xff] << 24)
| (BIT_REVERSAL_TABLE[(n >> 8) & 0xff] << 16)
| (BIT_REVERSAL_TABLE[(n >> 16) & 0xff] << 8)
| BIT_REVERSAL_TABLE[(n >> 24) & 0xff];
}
int
main(void) {
BIT_REVERSAL_TABLE = make_bit_reversal_table();
return 0;
}
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。
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);
}
假设你有一个比特数组，怎么样: 1. 从MSB开始，将比特一个一个地推入堆栈。 2. 从这个堆栈弹出位到另一个数组(如果你想节省空间，也可以是同一个数组)，将第一个弹出位放入MSB，然后从那里继续到较低的有效位。
Stack stack = new Stack();
Bit[] bits = new Bit[] { 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0 };
for (int i = 0; i < bits.Length; i++)
{
stack.push(bits[i]);
}
for (int i = 0; i < bits.Length; i++)
{
bits[i] = stack.pop();
}
