从Python 3.10开始，你将能够使用int.bit_count()函数，但目前，你可以自己定义这个函数。

def bit_count(integer):
    return bin(integer).count("1")

我认为Brian Kernighan的方法也很有用… 它的迭代次数和设置位个数一样多。因此，如果我们有一个32位的单词，只设置了高位，那么它将只经过一次循环。

int countSetBits(unsigned int n) { 
    unsigned int n; // count the number of bits set in n
    unsigned int c; // c accumulates the total bits set in n
    for (c=0;n>0;n=n&(n-1)) c++; 
    return c; 
}

出版于1988年的C编程语言第二版(由Brian W. Kernighan和Dennis M. Ritchie编写)在练习2-9中提到了这一点。2006年4月19日，Don Knuth向我指出，这种方法“是由Peter Wegner在CACM 3(1960)， 322中首次发表的。(同样由德里克·莱默(Derrick Lehmer)独立发现，并于1964年在贝肯巴赫(Beckenbach)编辑的一本书中出版。)

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))

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。

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
    };
}

一个简单的算法来计算设置位的数量:

int countbits(n) {
    int count = 0;
    while(n != 0) {
        n = n & (n-1);
        count++;
    }
    return count;
}

以11(1011)为例，尝试手动运行该算法。它应该对你有很大帮助!