// How about the following:
public int CountBits(int value)
{
    int count = 0;
    while (value > 0)
    {
        if (value & 1)
            count++;
        value <<= 1;
    }
    return count;
}

private int get_bits_set(int v)
{
    int c; // 'c' accumulates the total bits set in 'v'
    for (c = 0; v>0; c++)
    {
        v &= v - 1; // Clear the least significant bit set
    }
    return c;
}

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');

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)。

Kotlin 1.4 之前

        fun NumberOfSetBits(i: Int): Int {
            var i = i
            i -= (i ushr 1 and 0x55555555)
            i = (i and 0x33333333) + (i ushr 2 and 0x33333333)
            return (i + (i ushr 4) and 0x0F0F0F0F) * 0x01010101 ushr 24
        }

这或多或少是上面那个答案的翻版。

它带有Java补丁，然后使用IntelliJ IDEA Community Edition中的转换器进行转换

1.4及以上(截至2021-05-05 -未来可能会改变)。

        fun NumberOfSetBits(i: Int): Int {
            return i.countOneBits()
        }

在底层，它使用Integer。bitCount如下所示:

@SinceKotlin("1.4")
@WasExperimental(ExperimentalStdlibApi::class)
@kotlin.internal.InlineOnly
public actual inline fun Int.countOneBits(): Int = Integer.bitCount(this)

这就是所谓的“汉明权重”，“popcount”或“横向相加”。

一些cpu有单独的内置指令来做这件事，而另一些cpu有并行指令来处理位向量。像x86的popcnt(在支持它的cpu上)这样的指令几乎肯定对单个整数来说是最快的。其他一些架构可能有一个缓慢的指令，实现了一个微编码循环，每个周期测试一个比特(需要引用-硬件popcount通常是快速的，如果它存在的话。)

“最佳”算法实际上取决于你所使用的CPU以及你的使用模式。

Your compiler may know how to do something that's good for the specific CPU you're compiling for, e.g. C++20 std::popcount(), or C++ std::bitset<32>::count(), as a portable way to access builtin / intrinsic functions (see another answer on this question). But your compiler's choice of fallback for target CPUs that don't have hardware popcnt might not be optimal for your use-case. Or your language (e.g. C) might not expose any portable function that could use a CPU-specific popcount when there is one.

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不需要(或受益于)任何硬件支持的可移植算法

如果您的CPU有一个很大的缓存，并且您在一个紧密的循环中执行大量这些操作，那么预先填充的表查找方法可以非常快。然而，它可能会因为“缓存丢失”的代价而受到影响，在这种情况下，CPU必须从主存中获取一些表。(分别查找每个字节以保持表小。)如果你想要popcount的连续范围的数字，只有低字节改变的组256个数字，这是非常好的。

如果你知道你的字节大部分是0或1，那么就有针对这些情况的有效算法，例如在循环中使用bithack清除最低的集合，直到它变成0。

我相信一个非常好的通用算法是以下，称为“并行”或“可变精度SWAR算法”。我已经在一个类似C的伪语言中表达了这一点，你可能需要调整它以适用于特定的语言(例如使用uint32_t for c++和>>> in Java):

GCC10和clang 10.0可以识别这种模式/习惯用法，并在可用时将其编译为硬件popcnt或等效指令，为您提供两全其美的服务。(https://godbolt.org/z/qGdh1dvKK)

int numberOfSetBits(uint32_t i)
{
     // Java: use int, and use >>> instead of >>. Or use Integer.bitCount()
     // C or C++: use uint32_t
     i = i - ((i >> 1) & 0x55555555);        // add pairs of bits
     i = (i & 0x33333333) + ((i >> 2) & 0x33333333);  // quads
     i = (i + (i >> 4)) & 0x0F0F0F0F;        // groups of 8
     return (i * 0x01010101) >> 24;          // horizontal sum of bytes
}

对于JavaScript:强制为整数|0的性能:更改第一行为i = (i|0) - ((i >> 1) & 0x55555555);

这是所有讨论过的算法中最糟糕的行为，因此可以有效地处理您抛出的任何使用模式或值。(它的性能不依赖于普通cpu的数据，在普通cpu中，包括乘法在内的所有整数操作都是常量时间。“简单”输入不会让它变得更快，但它仍然相当不错。)

引用:

https://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html https://catonmat.net/low-level-bit-hacks用于bithack基础知识，例如如何减去1翻转连续的零。 https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_weight http://gurmeet.net/puzzles/fast-bit-counting-routines/ http://aggregate.ee.engr.uky.edu/MAGIC/人口% 20计数% 20(% 20计数)

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这个SWAR bithack如何工作:

i = i - ((i >> 1) & 0x55555555);

第一步是屏蔽的优化版本，以隔离奇数/偶数位，移动以对齐它们，并添加。这有效地在2位累加器(SWAR = SIMD Within A Register)中进行16个独立的加法。比如(i & 0x55555555) + ((i>>1) & 0x55555555)。

下一步是取这16个2位累加器中的奇/偶8个，然后再次相加，得到8个4位累加器。我…这次不可能进行优化，所以它只是在移动之前/之后进行遮罩。使用相同的0x33…两次都是常量，而不是0xccc…在为需要单独在寄存器中构造32位常量的isa编译时，在移位之前进行转换是一件好事。

(i + (i >> 4)) & 0x0F0F0F0F的最后一个移位和添加步骤将扩大为4个8位累加器。它在加后而不是加前进行掩码，因为如果设置了所有对应的4位输入位，则任何4位累加器中的最大值为4。4+4 = 8仍然适合4位，所以在I + (I >> 4)中，啃食元素之间的进位是不可能的。

到目前为止，这只是使用SWAR技术和一些聪明的优化的相当普通的SIMD。继续相同的模式2步可以扩大到2x 16位，然后1x 32位计数。但在硬件快速相乘的机器上，有一种更有效的方法:

一旦我们有足够少的“元素”，一个神奇常数的乘法可以把所有的元素加起来变成最上面的元素。在本例中是字节元素。乘法是通过左移和加法完成的，因此x * 0x01010101的乘法得到x + (x<<8) + (x<<16) + (x<<24)。我们的8位元素足够宽(并且包含足够小的计数)，因此不会产生进位到前8位。

它的64位版本可以使用0x0101010101010101乘数在64位整数中处理8x 8位元素，并使用>>56提取高字节。所以它不需要任何额外的步骤，只是更大的常数。这是当硬件popcnt指令未启用时，GCC在x86系统上对__builtin_popcountll使用的方法。如果您可以为此使用内置或内在函数，那么这样做可以让编译器有机会进行特定于目标的优化。

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对于更宽的向量具有完整的SIMD(例如计算整个数组)

这种逐位swar算法可以在多个向量元素中同时进行并行运算，而不是在单个整数寄存器中进行并行运算，从而在具有SIMD但没有可用popcount指令的cpu上实现加速。(例如x86-64代码必须在任何CPU上运行，而不仅仅是Nehalem或更高版本。)

然而，对popcount使用矢量指令的最佳方法通常是使用变量-shuffle并行地对每个字节每次4位进行表查找。(4位索引保存在向量寄存器中的16项表)。

在Intel cpu上，硬件64位popcnt指令的性能比SSSE3 PSHUFB位并行实现的性能好2倍，但前提是编译器的性能恰到好处。否则，上交所可能会大幅领先。较新的编译器版本意识到popcnt对Intel的错误依赖问题。

https://github.com/WojciechMula/sse-popcount state-of-the-art x86 SIMD popcount for SSSE3, AVX2, AVX512BW, AVX512VBMI, or AVX512 VPOPCNT. Using Harley-Seal across vectors to defer popcount within an element. (Also ARM NEON) Counting 1 bits (population count) on large data using AVX-512 or AVX-2 related: https://github.com/mklarqvist/positional-popcount - separate counts for each bit-position of multiple 8, 16, 32, or 64-bit integers. (Again, x86 SIMD including AVX-512 which is really good at this, with vpternlogd making Harley-Seal very good.)