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

int countBits(int x)
{
    int n = 0;
    if (x) do n++;
           while(x=x&(x-1));
    return n;
}   

或者:

int countBits(int x) { return (x)? 1+countBits(x&(x-1)): 0; }

在我最初的回答7年半之后,@PeterMortensen质疑这是否是有效的C语法。我发布了一个在线编译器的链接,显示它实际上是完全有效的语法(代码如下)。

#include <stdio.h>
int countBits(int x)
{
    int n = 0;
    if (x) do n++;           /* Totally Normal Valid code. */
           while(x=x&(x-1)); /* Nothing to see here.       */
    return n;
}   
 
int main(void) {
    printf("%d\n", countBits(25));
    return 0;
}
 

输出:

3

如果你想重新写清楚,它看起来是这样的:

if (x)
{
    do
    {
        n++;
    } while(x=x&(x-1));
}

但在我看来,这太过分了。

然而,我也意识到函数可以变得更短,但可能更神秘,写为:

int countBits(int x)
{
    int n = 0;
    while (x) x=(n++,x&(x-1));
    return n;
}   

其他回答

c++ 20 std:: popcount

以下建议已合并http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2019/p0553r4.html,并应将其添加到<bit>头。

我希望用法是这样的:

#include <bit>
#include <iostream>

int main() {
    std::cout << std::popcount(0x55) << std::endl;
}

当支持GCC时,我会尝试一下,GCC 9.1.0带有g++-9 -std=c++2a仍然不支持它。

提案说:

标题:< > 命名空间STD { // 25.5.6,计数 模板类T > < conexpr int popcount(T x) noexcept;

and:

模板类T > < conexpr int popcount(T x) noexcept; 约束:T是无符号整数类型(3.9.1 [basic.fundamental])。 返回:x值中的1位数。

std::rotl和std::rotr也被添加来执行循环位旋转:c++中循环移位(旋转)操作的最佳实践

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;
}
}
int bitcount(unsigned int n)
{ 
      int count=0;
      while(n)
      {
           count += n & 0x1u;
           n >>= 1;
      }
      return  count;
 }

迭代的“计数”运行的时间与总比特数成比例。它只是循环遍历所有位,因为while条件而稍微提前终止。如果1'S或集合位是稀疏的且在最低有效位之间,则很有用。

我发现了一个在数组中使用SIMD指令(SSSE3和AVX2)的位计数实现。它的性能比使用__popcnt64内禀函数要好2-2.5倍。

SSSE3版:

#include <smmintrin.h>
#include <stdint.h>

const __m128i Z = _mm_set1_epi8(0x0);
const __m128i F = _mm_set1_epi8(0xF);
//Vector with pre-calculated bit count:
const __m128i T = _mm_setr_epi8(0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4);

uint64_t BitCount(const uint8_t * src, size_t size)
{
    __m128i _sum =  _mm128_setzero_si128();
    for (size_t i = 0; i < size; i += 16)
    {
        //load 16-byte vector
        __m128i _src = _mm_loadu_si128((__m128i*)(src + i));
        //get low 4 bit for every byte in vector
        __m128i lo = _mm_and_si128(_src, F);
        //sum precalculated value from T
        _sum = _mm_add_epi64(_sum, _mm_sad_epu8(Z, _mm_shuffle_epi8(T, lo)));
        //get high 4 bit for every byte in vector
        __m128i hi = _mm_and_si128(_mm_srli_epi16(_src, 4), F);
        //sum precalculated value from T
        _sum = _mm_add_epi64(_sum, _mm_sad_epu8(Z, _mm_shuffle_epi8(T, hi)));
    }
    uint64_t sum[2];
    _mm_storeu_si128((__m128i*)sum, _sum);
    return sum[0] + sum[1];
}

AVX2 版本:

#include <immintrin.h>
#include <stdint.h>

const __m256i Z = _mm256_set1_epi8(0x0);
const __m256i F = _mm256_set1_epi8(0xF);
//Vector with pre-calculated bit count:
const __m256i T = _mm256_setr_epi8(0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 
                                   0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4);

uint64_t BitCount(const uint8_t * src, size_t size)
{
    __m256i _sum =  _mm256_setzero_si256();
    for (size_t i = 0; i < size; i += 32)
    {
        //load 32-byte vector
        __m256i _src = _mm256_loadu_si256((__m256i*)(src + i));
        //get low 4 bit for every byte in vector
        __m256i lo = _mm256_and_si256(_src, F);
        //sum precalculated value from T
        _sum = _mm256_add_epi64(_sum, _mm256_sad_epu8(Z, _mm256_shuffle_epi8(T, lo)));
        //get high 4 bit for every byte in vector
        __m256i hi = _mm256_and_si256(_mm256_srli_epi16(_src, 4), F);
        //sum precalculated value from T
        _sum = _mm256_add_epi64(_sum, _mm256_sad_epu8(Z, _mm256_shuffle_epi8(T, hi)));
    }
    uint64_t sum[4];
    _mm256_storeu_si256((__m256i*)sum, _sum);
    return sum[0] + sum[1] + sum[2] + sum[3];
}

另一个汉明权重算法,如果你使用的是BMI2 CPU:

the_weight = __tzcnt_u64(~_pext_u64(data[i], data[i]));