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。

public class BinaryCounter {

private int N;

public BinaryCounter(int N) {
    this.N = N;
}

public static void main(String[] args) {

    BinaryCounter counter=new BinaryCounter(7);     
    System.out.println("Number of ones is "+ counter.count());

}

public int count(){
    if(N<=0) return 0;
    int counter=0;
    int K = 0;
    do{
        K = biggestPowerOfTwoSmallerThan(N);
        N = N-K;
        counter++;
    }while (N != 0);
    return counter;

}

private int biggestPowerOfTwoSmallerThan(int N) {
    if(N==1) return 1;
    for(int i=0;i<N;i++){
        if(Math.pow(2, i) > N){
            int power = i-1;
            return (int) Math.pow(2, power);
        }
    }
    return 0;
}
}

天真的解决方案

时间复杂度为O(no。n的比特数)

int countSet(unsigned int n)
{
    int res=0;
    while(n!=0){
      res += (n&1);
      n >>= 1;      // logical right shift, like C unsigned or Java >>>
    }
   return res;
}

Brian Kerningam的算法

时间复杂度为O(n中设置位的个数)

int countSet(unsigned int n)
{
  int res=0;
  while(n != 0)
  {
    n = (n & (n-1));
    res++;
  }
  return res;
} 

32位数字的查找表方法-在这种方法中，我们将32位数字分解为4个8位数字的块

时间复杂度为O(1)

static unsigned char table[256]; /* the table size is 256,
                        the number of values i&0xFF (8 bits) can have */

void initialize() //holds the number of set bits from 0 to 255
{
  table[0]=0;
  for(unsigned int i=1;i<256;i++)
     table[i]=(i&1)+table[i>>1];
}

int countSet(unsigned int n)
{
  // 0xff is hexadecimal representation of 8 set bits.
  int res=table[n & 0xff];
  n=n>>8;
  res=res+ table[n & 0xff];
  n=n>>8;
  res=res+ table[n & 0xff];
  n=n>>8;
  res=res+ table[n & 0xff];
  return res;
}

这不是最快或最好的解决方案，但我以自己的方式发现了同样的问题，我开始反复思考。最后我意识到它可以这样做，如果你从数学方面得到这个问题，画一个图，然后你发现它是一个有周期部分的函数，然后你意识到周期之间的差异……所以你看:

unsigned int f(unsigned int x)
{
    switch (x) {
        case 0:
            return 0;
        case 1:
            return 1;
        case 2:
            return 1;
        case 3:
            return 2;
        default:
            return f(x/4) + f(x%4);
    }
}

这是一个有助于了解您的微架构的问题。我只是在gcc 4.3.3下用-O3编译的两个变量使用c++内联来计时，以消除函数调用开销，十亿次迭代，保持所有计数的运行总和，以确保编译器不删除任何重要的东西，使用rdtsc计时(精确的时钟周期)。

inline int pop2(unsigned x, unsigned y)
{
    x = x - ((x >> 1) & 0x55555555);
    y = y - ((y >> 1) & 0x55555555);
    x = (x & 0x33333333) + ((x >> 2) & 0x33333333);
    y = (y & 0x33333333) + ((y >> 2) & 0x33333333);
    x = (x + (x >> 4)) & 0x0F0F0F0F;
    y = (y + (y >> 4)) & 0x0F0F0F0F;
    x = x + (x >> 8);
    y = y + (y >> 8);
    x = x + (x >> 16);
    y = y + (y >> 16);
    return (x+y) & 0x000000FF;
}

未经修改的黑客喜悦需要122亿周期。我的并行版本(计算的比特数是它的两倍)的运行周期为13.0千兆周期。在2.4GHz的酷睿双核上，两者总共消耗了10.5秒。在这个时钟频率下，25千兆周期= 10秒多一点，所以我相信我的计时是正确的。

这与指令依赖链有关，这对算法非常不利。通过使用一对64位寄存器，我几乎可以再次将速度提高一倍。事实上，如果我聪明一点，早点加上x+y，我就可以减少一些移位。64位版本做了一些小的调整，结果是相同的，但又增加了一倍的比特数。

对于128位SIMD寄存器，这是另一个因素，SSE指令集通常也有聪明的快捷方式。

没有理由让代码特别透明。该算法界面简单，可在多处在线引用，并能通过全面的单元测试。偶然发现它的程序员甚至可能学到一些东西。这些位操作在机器级别上是非常自然的。

好吧，我决定搁置调整后的64位版本。对于这个sizeof(unsigned long) == 8

inline int pop2(unsigned long x, unsigned long y)
{
    x = x - ((x >> 1) & 0x5555555555555555);
    y = y - ((y >> 1) & 0x5555555555555555);
    x = (x & 0x3333333333333333) + ((x >> 2) & 0x3333333333333333);
    y = (y & 0x3333333333333333) + ((y >> 2) & 0x3333333333333333);
    x = (x + (x >> 4)) & 0x0F0F0F0F0F0F0F0F;
    y = (y + (y >> 4)) & 0x0F0F0F0F0F0F0F0F;
    x = x + y; 
    x = x + (x >> 8);
    x = x + (x >> 16);
    x = x + (x >> 32); 
    return x & 0xFF;
}

这看起来是对的(不过我没有仔细测试)。现在计时结果是10.70亿周期/ 14.1亿周期。后面的数字加起来是1280亿比特，相当于这台机器运行了5.9秒。非并行版本稍微加快了一点，因为我在64位模式下运行，它更喜欢64位寄存器，而不是32位寄存器。

让我们看看这里是否有更多的OOO管道。这有点复杂，所以我实际上测试了一些。每一项单独加起来是64，所有项加起来是256。

inline int pop4(unsigned long x, unsigned long y, 
                unsigned long u, unsigned long v)
{
  enum { m1 = 0x5555555555555555, 
         m2 = 0x3333333333333333, 
         m3 = 0x0F0F0F0F0F0F0F0F, 
         m4 = 0x000000FF000000FF };

    x = x - ((x >> 1) & m1);
    y = y - ((y >> 1) & m1);
    u = u - ((u >> 1) & m1);
    v = v - ((v >> 1) & m1);
    x = (x & m2) + ((x >> 2) & m2);
    y = (y & m2) + ((y >> 2) & m2);
    u = (u & m2) + ((u >> 2) & m2);
    v = (v & m2) + ((v >> 2) & m2);
    x = x + y; 
    u = u + v; 
    x = (x & m3) + ((x >> 4) & m3);
    u = (u & m3) + ((u >> 4) & m3);
    x = x + u; 
    x = x + (x >> 8);
    x = x + (x >> 16);
    x = x & m4; 
    x = x + (x >> 32);
    return x & 0x000001FF;
}

我兴奋了一会儿，但结果是gcc在-O3上玩内联的把戏，尽管我在一些测试中没有使用内联关键字。当我让gcc玩把戏时，对pop4()的十亿次调用需要12.56 gigacycles，但我确定它是将参数折叠为常量表达式。更实际的数字似乎是19.6gc，以实现30%的加速。我的测试循环现在看起来像这样，确保每个参数足够不同，以阻止gcc耍花招。

   hitime b4 = rdtsc(); 
   for (unsigned long i = 10L * 1000*1000*1000; i < 11L * 1000*1000*1000; ++i) 
      sum += pop4 (i,  i^1, ~i, i|1); 
   hitime e4 = rdtsc(); 

2560亿比特加起来在8.17秒内过去了。根据16位表查找的基准测试，3200万比特的计算结果为1.02秒。不能直接比较，因为另一个工作台没有给出时钟速度，但看起来我已经把64KB表版本的鼻涕打出来了，这首先是L1缓存的悲惨使用。

更新:决定做明显的和创建pop6()通过增加四个重复的行。结果是22.8gc, 3840亿比特在9.5秒内加起来。所以还有20%现在是800毫秒，320亿比特。

你可以使用内置函数__builtin_popcount()。c++中没有__builtin_popcount，但它是GCC编译器的内置函数。这个函数返回一个整数中的设置位数。

int __builtin_popcount (unsigned int x);

参考:Bit Twiddling Hacks