bitcount优化之路

最新推荐文章于 2024-05-12 10:36:52 发布

原创

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#go #性能优化

本文探讨了在Go中优化bitcount函数的方法，通过不同方案比较，从最初的循环计数到利用位操作、查表和分治算法，逐步减少执行时间，最终实现常数时间复杂度的解决方案。在对比中，分治算法因稳定性和效率高，成为生产环境的优选方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题：

使用Go实现bitcount函数，统计一个uint64型数值中被设置为 1 的比特位的数量。

方案一：

最容易想到的实现就是每次右移一位，检测最后一位是否是1，这样完成挨个比特检测后，就可以得出结果。

func bitCount1(n uint64)int8{
   var count int8

   var i uint

   for i < 64 {

      if ( (n >> i) & 1) != 0{
         count += 1
      }

      i += 1
   }

   return count
}

var BitCount = bitCount1

实现一个测试函数和一个基准测试函数测试正确性和性能：

测试环境：

型号名称： MacBook Pro
处理器名称： Intel Core i7
处理器速度： 2.5 GHz
处理器数目： 1
核总数： 4
L2 缓存（每个核）： 256 KB
L3 缓存： 6 MB
超线程技术：已启用
内存： 16 GB

// main_test.go

package main

import "testing"

var tests = []struct{
   input uint64
   want int8
}{
   { 7118255637391829670 , 34 },
   { 7064722311543391783 , 25 },
   { 4608963400064623015 , 34 },
   { 14640564048961355682 , 39 },
   { 8527726038136987990 , 27 },
   { 9253052485357177493 , 29 },
   { 8999835155724014433 , 28 },
   { 14841333124033177794 , 35 },
   { 1220369398144154468 , 33 },
   { 15451339541988045209 , 33 },
   { 2516280747705128559 , 28 },
   { 4938673901915240208 , 29 },
   { 410238832127885933 , 29 },
   { 1332323607442058439 , 33 },
   { 15877566392368361617 , 30 },
   { 3880651382986322995 , 35 },
   { 3639402890245875445 , 30 },
   { 16428413304724738456 , 39 },
   { 14754380477986223775 , 37 },
   { 2517156707207435586 , 29 },
   { 15317696849870933326 , 30 },
   { 6013290537376992905 , 35 },
   { 17378274584566732685 , 29 },
   { 5420397259425817882 , 31 },
   { 11286722219793612146 , 35 },
   { 8183954261149622513 , 30 },
   { 17190026713975474863 , 41 },
   { 379948598362354167 , 34 },
   { 3606292518508638567 , 31 },
   { 10997458781072603457 , 33 },
   { 7601699521132896572 , 31 },
   { 16795555978365209258 , 34 },
   { 9555709025715093094 , 35 },
   { 2957346674371128176 , 29 },
   { 6297615394333342337 , 36 },
   { 15800332447329707343 , 31 },
   { 10989482291558635871 , 36 },
   { 10116688196032604814 , 29 },
   { 13017684861263524258 , 29 },
   { 9721224553709591475 , 35 },
   { 7710983100732971068 , 28 },
   { 11089894095639460077 , 38 },
   { 9387514393263553