代表数字7的8位像这样:
00000111
设置了三个比特。
确定32位整数中设置位数的算法是什么?
代表数字7的8位像这样:
00000111
设置了三个比特。
确定32位整数中设置位数的算法是什么?
当前回答
将整数转换为二进制字符串并计数。
PHP解决方案:
substr_count(decbin($integer), '1');
其他回答
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)
+-------------------------------+
我认为最快的方法——不使用查找表和popcount——是以下方法。它仅通过12次操作来计数设置位。
int popcount(int v) {
v = v - ((v >> 1) & 0x55555555); // put count of each 2 bits into those 2 bits
v = (v & 0x33333333) + ((v >> 2) & 0x33333333); // put count of each 4 bits into those 4 bits
return ((v + (v >> 4) & 0xF0F0F0F) * 0x1010101) >> 24;
}
它之所以有效,是因为你可以通过将设置位分为两半来计算总设置位的数量,计算两半设置位的数量,然后将它们相加。也被称为分而治之范式。让我们来详细谈谈。
v = v - ((v >> 1) & 0x55555555);
两位位数可以是0b00、0b01或0b10。让我们试着在2位上解决这个问题。
---------------------------------------------
| v | (v >> 1) & 0b0101 | v - x |
---------------------------------------------
0b00 0b00 0b00
0b01 0b00 0b01
0b10 0b01 0b01
0b11 0b01 0b10
这就是所需要的:最后一列显示每两个位对中设置位的计数。如果两个比特数>= 2 (0b10),则产生0b01,否则产生0b00。
v = (v & 0x33333333) + ((v >> 2) & 0x33333333);
这句话应该很容易理解。在第一个操作之后,我们每两个比特中就有一个set位的计数,现在我们每4个比特中就有一个set位的计数。
v & 0b00110011 //masks out even two bits
(v >> 2) & 0b00110011 // masks out odd two bits
然后我们把上面的结果加起来,得到4位的集合位总数。最后一个陈述是最棘手的。
c = ((v + (v >> 4) & 0xF0F0F0F) * 0x1010101) >> 24;
让我们进一步分析一下……
v + (v >> 4)
这和第二种说法很相似;我们以4为一组来计数集合位。因为我们之前的运算,我们知道每一个咬痕都有一个集合位的计数。让我们看一个例子。假设我们有字节0b01000010。这意味着第一个啃食有它的4位设置,第二个有它的2位设置。现在我们把这些小块加在一起。
v = 0b01000010
(v >> 4) = 0b00000100
v + (v >> 4) = 0b01000010 + 0b00000100
它为我们提供了一个字节中set位的计数,在第二个nibble 0b01000110中,因此我们掩码了该数字中所有字节的前四个字节(丢弃它们)。
0b01000110 & 0x0F = 0b00000110
现在每个字节都有一个集合位的计数。我们需要把它们全部加起来。诀窍是将结果乘以0b10101010,它有一个有趣的属性。如果我们的数字有四个字节,A B C D,它将产生一个新的数字,包含这些字节A+B+C+D B+C+D C+D。一个4字节的数字最多可以设置32位,可以表示为0b00100000。
我们现在需要的是第一个字节,它是所有字节中所有set位的和,我们通过>> 24得到它。该算法是为32位字设计的,但可以很容易地修改为64位字。
我个人使用这个:
public static int myBitCount(long L){
int count = 0;
while (L != 0) {
count++;
L ^= L & -L;
}
return count;
}
我给出了两个算法来回答这个问题,
package countSetBitsInAnInteger;
import java.util.Scanner;
public class UsingLoop {
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
try {
System.out.println("Enter a integer number to check for set bits in it");
int n = in.nextInt();
System.out.println("Using while loop, we get the number of set bits as: " + usingLoop(n));
System.out.println("Using Brain Kernighan's Algorithm, we get the number of set bits as: " + usingBrainKernighan(n));
System.out.println("Using ");
}
finally {
in.close();
}
}
private static int usingBrainKernighan(int n) {
int count = 0;
while(n > 0) {
n& = (n-1);
count++;
}
return count;
}
/*
Analysis:
Time complexity = O(lgn)
Space complexity = O(1)
*/
private static int usingLoop(int n) {
int count = 0;
for(int i=0; i<32; i++) {
if((n&(1 << i)) != 0)
count++;
}
return count;
}
/*
Analysis:
Time Complexity = O(32) // Maybe the complexity is O(lgn)
Space Complexity = O(1)
*/
}
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);
}
}