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。

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!

在我看来，“最好”的解决方案是另一个程序员(或者两年后的原始程序员)可以阅读而不需要大量注释的解决方案。你可能想要最快或最聪明的解决方案，有些人已经提供了，但我更喜欢可读性而不是聪明。

unsigned int bitCount (unsigned int value) {
    unsigned int count = 0;
    while (value > 0) {           // until all bits are zero
        if ((value & 1) == 1)     // check lower bit
            count++;
        value >>= 1;              // shift bits, removing lower bit
    }
    return count;
}

如果你想要更快的速度(并且假设你很好地记录了它，以帮助你的继任者)，你可以使用表格查找:

// Lookup table for fast calculation of bits set in 8-bit unsigned char.

static unsigned char oneBitsInUChar[] = {
//  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  A  B  C  D  E  F (<- n)
//  =====================================================
    0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, // 0n
    1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, // 1n
    : : :
    4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 7, 8, // Fn
};

// Function for fast calculation of bits set in 16-bit unsigned short.

unsigned char oneBitsInUShort (unsigned short x) {
    return oneBitsInUChar [x >>    8]
         + oneBitsInUChar [x &  0xff];
}

// Function for fast calculation of bits set in 32-bit unsigned int.

unsigned char oneBitsInUInt (unsigned int x) {
    return oneBitsInUShort (x >>     16)
         + oneBitsInUShort (x &  0xffff);
}

这些依赖于特定的数据类型大小，所以它们不是那么可移植的。但是，由于许多性能优化是不可移植的，这可能不是一个问题。如果您想要可移植性，我会坚持使用可读的解决方案。

unsigned int count_bit(unsigned int x)
{
  x = (x & 0x55555555) + ((x >> 1) & 0x55555555);
  x = (x & 0x33333333) + ((x >> 2) & 0x33333333);
  x = (x & 0x0F0F0F0F) + ((x >> 4) & 0x0F0F0F0F);
  x = (x & 0x00FF00FF) + ((x >> 8) & 0x00FF00FF);
  x = (x & 0x0000FFFF) + ((x >> 16)& 0x0000FFFF);
  return x;
}

我来解释一下这个算法。

该算法基于分治算法。假设有一个8位整数213(二进制的11010101)，算法是这样工作的(每次合并两个邻居块):

+-------------------------------+
| 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 |  <- x
|  1 0  |  0 1  |  0 1  |  0 1  |  <- first time merge
|    0 0 1 1    |    0 0 1 0    |  <- second time merge
|        0 0 0 0 0 1 0 1        |  <- third time ( answer = 00000101 = 5)
+-------------------------------+

你可以:

while(n){
    n = n & (n-1);
    count++;
}

这背后的逻辑是n-1位从n的最右边的集合位倒出来。

如果n=6，即110，那么5是101，位从n的最右边的集合位倒出来。

因此，如果我们&这两个，我们将在每次迭代中使最右边的位为0，并且总是到下一个最右边的集位。因此，计数设置位。当每一位都被设置时，最糟糕的时间复杂度将是O(log n)。

对于Java，有一个Java .util. bitset。 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/BitSet.html

cardinality():返回在BitSet中设置为true的比特数。

BitSet是内存高效的，因为它被存储为Long类型。