大约在1990年，我为RISC机器编写了一个快速比特计数宏。它不使用高级算术(乘法，除法，%)，内存提取(太慢)，分支(太慢)，但它确实假设CPU有一个32位的桶移位器(换句话说，>> 1和>> 32占用相同的周期)。它假定小常数(如6、12、24)加载到寄存器中不需要花费任何代价，或者存储在临时变量中并反复重用。

在这些假设下，在大多数RISC机器上，它在大约16个周期/指令中计算32位。注意，15条指令/周期接近于周期或指令数量的下界，因为似乎至少需要3条指令(掩码、移位、运算符)才能将加数的数量减半，因此log_2(32) = 5,5 x 3 = 15条指令是准下界。

#define BitCount(X,Y)           \
                Y = X - ((X >> 1) & 033333333333) - ((X >> 2) & 011111111111); \
                Y = ((Y + (Y >> 3)) & 030707070707); \
                Y =  (Y + (Y >> 6)); \
                Y = (Y + (Y >> 12) + (Y >> 24)) & 077;

这是第一步也是最复杂的一步:

input output
AB    CD             Note
00    00             = AB
01    01             = AB
10    01             = AB - (A >> 1) & 0x1
11    10             = AB - (A >> 1) & 0x1

所以如果我取上面的第一列(A)，右移1位，然后从AB减去它，我就得到了输出(CD)。扩展到3位类似;如果你愿意，你可以用一个8行布尔表来检查它。

不吉利

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。

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;
}
}

一个简单的方法，应该工作得很好少量的比特它像这样(在这个例子中的4位):

(i & 1) + (i & 2)/2 + (i & 4)/4 + (i & 8)/8

对于少量的比特，其他人会推荐这种简单的解决方案吗?

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;
  }

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)。