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

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;
}

其他回答

我的简单解决方案

BitReverse(IN)
    OUT = 0x00;
    R = 1;      // Right mask   ...0000.0001
    L = 0;      // Left mask    1000.0000...
    L = ~0; 
    L = ~(i >> 1);
    int size = sizeof(IN) * 4;  // bit size

    while(size--){
        if(IN & L) OUT = OUT | R; // start from MSB  1000.xxxx
        if(IN & R) OUT = OUT | L; // start from LSB  xxxx.0001
        L = L >> 1;
        R = R << 1; 
    }
    return OUT;

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。

实现低内存和最快。

private Byte  BitReverse(Byte bData)
    {
        Byte[] lookup = { 0, 8,  4, 12, 
                          2, 10, 6, 14 , 
                          1, 9,  5, 13,
                          3, 11, 7, 15 };
        Byte ret_val = (Byte)(((lookup[(bData & 0x0F)]) << 4) + lookup[((bData & 0xF0) >> 4)]);
        return ret_val;
    }

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;  
 }