我觉得很无聊，于是对三种方法进行了十亿次迭代。编译器是gcc -O3。CPU就是第一代Macbook Pro里装的东西。

最快的是3.7秒:

static unsigned char wordbits[65536] = { bitcounts of ints between 0 and 65535 };
static int popcount( unsigned int i )
{
    return( wordbits[i&0xFFFF] + wordbits[i>>16] );
}

第二名是相同的代码，但查找的是4个字节而不是2个半字。这花了大约5.5秒。

第三名是“横向加法”法，用时8.6秒。

第四名是GCC的__builtin_popcount()，仅为11秒。

一次一个比特的计数方法要慢得多，我厌倦了等待它完成。

因此，如果您最关心的是性能，那么请使用第一种方法。如果您关心它，但又不想在上面花费64Kb的RAM，那么可以使用第二种方法。否则，请使用可读的(但速度较慢)一次一位的方法。

很难想象在什么情况下你会想要使用比特旋转方法。

编辑:这里也有类似的结果。

一个快速的c#解决方案，使用预先计算的字节位计数表，并根据输入大小进行分支。

public static class BitCount
{
    public static uint GetSetBitsCount(uint n)
    {
        var counts = BYTE_BIT_COUNTS;
        return n <= 0xff ? counts[n]
             : n <= 0xffff ? counts[n & 0xff] + counts[n >> 8]
             : n <= 0xffffff ? counts[n & 0xff] + counts[(n >> 8) & 0xff] + counts[(n >> 16) & 0xff]
             : counts[n & 0xff] + counts[(n >> 8) & 0xff] + counts[(n >> 16) & 0xff] + counts[(n >> 24) & 0xff];
    }

    public static readonly uint[] BYTE_BIT_COUNTS =
    {
        0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4,
        1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
        1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
        2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
        1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
        2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
        2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
        3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
        1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,
        2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
        2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
        3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
        2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
        3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
        3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,
        4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 7, 8
    };
}

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))

Java JDK1.5

Integer.bitCount (n);

其中n是要计算1的数。

检查,

Integer.highestOneBit(n);
Integer.lowestOneBit(n);
Integer.numberOfLeadingZeros(n);
Integer.numberOfTrailingZeros(n);

//Beginning with the value 1, rotate left 16 times
     n = 1;
         for (int i = 0; i < 16; i++) {
            n = Integer.rotateLeft(n, 1);
            System.out.println(n);
         }

Python的解决方案:

def hammingWeight(n: int) -> int:
    sums = 0
    while (n!=0):
        sums+=1
        n = n &(n-1)

    return sums

在二进制表示中，n中最不有效的1位总是对应n - 1中的0位。因此，对n和n - 1这两个数进行and运算总是将n中最不有效的1位翻转为0，并保持所有其他位相同。

这可以在O(k)中完成，其中k是设置的比特数。

int NumberOfSetBits(int n)
{
    int count = 0;

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

    return count;
}