一个简单的算法来计算设置位的数量:

int countbits(n) {
    int count = 0;
    while(n != 0) {
        n = n & (n-1);
        count++;
    }
    return count;
}

以11(1011)为例，尝试手动运行该算法。它应该对你有很大帮助!

对于JavaScript，你可以使用一个查找表来计算一个32位值的设置位的数量(这段代码可以很容易地翻译成C语言)。此外，添加了8位和16位版本，以供通过网络搜索查找的人使用。

const COUNT_BITS_TABLE = makeLookupTable() function makeLookupTable() { const table = new Uint8Array(256) for (let i = 0; i < 256; i++) { table[i] = (i & 1) + table[(i / 2) | 0]; } return table } function countOneBits32(n) { return COUNT_BITS_TABLE[n & 0xff] + COUNT_BITS_TABLE[(n >> 8) & 0xff] + COUNT_BITS_TABLE[(n >> 16) & 0xff] + COUNT_BITS_TABLE[(n >> 24) & 0xff]; } function countOneBits16(n) { return COUNT_BITS_TABLE[n & 0xff] + COUNT_BITS_TABLE[(n >> 8) & 0xff] } function countOneBits8(n) { return COUNT_BITS_TABLE[n & 0xff] } console.log('countOneBits32', countOneBits32(0b10101010000000001010101000000000)) console.log('countOneBits32', countOneBits32(0b10101011110000001010101000000000)) console.log('countOneBits16', countOneBits16(0b1010101000000000)) console.log('countOneBits8', countOneBits8(0b10000010))

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

你要找的函数通常被称为二进制数的“横向和”或“总体数”。Knuth在前分册1A，第11-12页中讨论了它(尽管在第2卷，4.6.3-(7)中有简要的参考)。

经典文献是Peter Wegner的文章“二进制计算机中的一种计数技术”，摘自ACM通讯，卷3(1960)第5号，第322页。他给出了两种不同的算法，一种针对“稀疏”(即1的数量很少)的数字进行了优化，另一种针对相反的情况。

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。

你可以这样做:

int countSetBits(int n)
{
    n=((n&0xAAAAAAAA)>>1) + (n&0x55555555);
    n=((n&0xCCCCCCCC)>>2) + (n&0x33333333);
    n=((n&0xF0F0F0F0)>>4) + (n&0x0F0F0F0F);
    n=((n&0xFF00FF00)>>8) + (n&0x00FF00FF);
    return n;
}

int main()
{
    int n=10;
    printf("Number of set bits: %d",countSetBits(n));
     return 0;
}

海王： http://ideone.com/JhwcX

工作原理如下:

首先，所有的偶数位都向右移动，并与奇数位相加，以计算两组位的数量。 然后我们两人一组，然后四个人，以此类推。