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?
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
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]));
其他回答
"最佳算法"是什么意思?短码还是长码?您的代码看起来非常优雅,并且具有恒定的执行时间。代码也很短。
但如果速度是主要因素,而不是代码大小,那么我认为以下方法可以更快:
static final int[] BIT_COUNT = { 0, 1, 1, ... 256 values with a bitsize of a byte ... };
static int bitCountOfByte( int value ){
return BIT_COUNT[ value & 0xFF ];
}
static int bitCountOfInt( int value ){
return bitCountOfByte( value )
+ bitCountOfByte( value >> 8 )
+ bitCountOfByte( value >> 16 )
+ bitCountOfByte( value >> 24 );
}
我认为这不会更快的64位值,但32位值可以更快。
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。
// How about the following:
public int CountBits(int value)
{
int count = 0;
while (value > 0)
{
if (value & 1)
count++;
value <<= 1;
}
return count;
}
几个悬而未决的问题:-
如果这个数是负的呢? 如果这个数字是1024,那么“迭代除以2”方法将迭代10次。
我们可以修改算法以支持负数:-
count = 0
while n != 0
if ((n % 2) == 1 || (n % 2) == -1
count += 1
n /= 2
return count
现在为了克服第二个问题,我们可以编写这样的算法:-
int bit_count(int num)
{
int count=0;
while(num)
{
num=(num)&(num-1);
count++;
}
return count;
}
完整参考请参见:
http://goursaha.freeoda.com/Miscellaneous/IntegerBitCount.html
有许多算法来计数设置位;但是我认为最好的一个是更快的一个! 您可以在本页查看详细信息:
Bit Twiddling Hacks
我建议这样做:
使用64位指令计数在14,24或32位字中设置的位
unsigned int v; // count the number of bits set in v
unsigned int c; // c accumulates the total bits set in v
// option 1, for at most 14-bit values in v:
c = (v * 0x200040008001ULL & 0x111111111111111ULL) % 0xf;
// option 2, for at most 24-bit values in v:
c = ((v & 0xfff) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL) % 0x1f;
c += (((v & 0xfff000) >> 12) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL)
% 0x1f;
// option 3, for at most 32-bit values in v:
c = ((v & 0xfff) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL) % 0x1f;
c += (((v & 0xfff000) >> 12) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL) %
0x1f;
c += ((v >> 24) * 0x1001001001001ULL & 0x84210842108421ULL) % 0x1f;
这种方法需要64位CPU和快速模除法来提高效率。第一个选项只需要3个操作;第二种选择需要10;第三种选择需要15分钟。