求一个整数的二进制中1的个数

题目：输入一个整数，求该整数的二进制表达中有多少个1。例如输入10，由于其二进制表示为1010，有两个1，因此输出2。

分析：这是一道很基本的考查位运算的面试题。包括微软在内的很多公司都曾采用过这道题。

一个很基本的想法是，我们先判断整数的最右边一位是不是1。接着把整数右移一位，原来处于右边第二位的数字现在被移到第一位了，再判断是不是1。这样每次移动一位，直到这个整数变成0为止。现在的问题变成怎样判断一个整数的最右边一位是不是1了。很简单，如果它和整数1作与运算。由于1除了最右边一位以外，其他所有位都为0。因此如果与运算的结果为1，表示整数的最右边一位是1，否则是0。

得到的代码如下：

///////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Get how many 1s in an integer's binary expression
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
int NumberOf1_Solution1(int i)
{
      int count = 0;
      while(i)
      {
            if(i & 1)
                  count ++;

            i = i >> 1;
      }

      return count;
}

可能有读者会问，整数右移一位在数学上是和除以2是等价的。那可不可以把上面的代码中的右移运算符换成除以2呢？答案是最好不要换成除法。因为除法的效率比移位运算要低的多，在实际编程中如果可以应尽可能地用移位运算符代替乘除法。

这个思路当输入i是正数时没有问题，但当输入的i是一个负数时，不但不能得到正确的1的个数，还将导致死循环。以负数0x80000000为例，右移一位的时候，并不是简单地把最高位的1移到第二位变成0x40000000，而是0xC0000000。这是因为移位前是个负数，仍然要保证移位后是个负数，因此移位后的最高位会设为1。如果一直做右移运算，最终这个数字就会变成0xFFFFFFFF而陷入死循环。

为了避免死循环，我们可以不右移输入的数字i。首先i和1做与运算，判断i的最低位是不是为1。接着把1左移一位得到2，再和i做与运算，就能判断i的次高位是不是1……这样反复左移，每次都能判断i的其中一位是不是1。基于此，我们得到如下代码：

///////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Get how many 1s in an integer's binary expression
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
int NumberOf1_Solution2(int i)
{
      int count = 0;
      unsigned int flag = 1;
      while(flag)
      {
            if(i & flag)
                  count ++;

            flag = flag << 1;
      }

      return count;
}

另外一种思路是如果一个整数不为0，那么这个整数至少有一位是1。如果我们把这个整数减去1，那么原来处在整数最右边的1就会变成0，原来在1后面的所有的0都会变成1。其余的所有位将不受到影响。举个例子：一个二进制数1100，从右边数起的第三位是处于最右边的一个1。减去1后，第三位变成0，它后面的两位0变成1，而前面的1保持不变，因此得到结果是1011。

我们发现减1的结果是把从最右边一个1开始的所有位都取反了。这个时候如果我们再把原来的整数和减去1之后的结果做与运算，从原来整数最右边一个1那一位开始所有位都会变成0。如1100&1011=1000。也就是说，把一个整数减去1，再和原整数做与运算，会把该整数最右边一个1变成0。那么一个整数的二进制有多少个1，就可以进行多少次这样的操作。

这种思路对应的代码如下：

///////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Get how many 1s in an integer's binary expression
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
int NumberOf1_Solution3(int i)
{
      int count = 0;

      while (i)
      {
            ++ count;
            i = (i - 1) & i;
      }

      return count;
}

扩展：如何用一个语句判断一个整数是不是二的整数次幂？

PS：n&(n-1)==0;//二进制数只有一位位1，则该数是2的整数次幂.

 

 

简单查表，相对来说效率也不错。

int countBits(int value){ 
      int count=0;
      int bits4[]={0,1,1,2,1,2,2,3,1,2,2,3,2,3,3,4};
      while(value!=0){
            count+=bits4[value&0xf];
      value>>=4;
      }
      return count;
}

 

 

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这是一道《编程之美－微软技术面试心得》中的题目，问题描述如下：

对于一个字节(8bit)的变量,求其二进制表示中“1”的个数,要求算法的执行效率尽可能地高。

《编程之美》中给出了五种解法，但是实际上从 Wikipedia 上我们可以找到更优的算法。

这道题的本质相当于求二进制数的 Hamming 权重，或者说是该二进制数与 0 的 Hamming 距离，这两个概念在信息论和编码理论中是相当有名的。在二进制的情况下，它们也经常被叫做 population count 或者 popcount 问题，比如 gcc 中就提供了一个内建函数：

int __builtin_popcount (unsigned int x)

输出整型数二进制中 1 的个数。但是 GCC 的 __builtin_popcount 的实现主要是基于查表法做的，跟编程之美中解法 5 是一样的。Wikipedia 上的解法是基于分治法来做的，构造非常巧妙，通过有限次简单地算术运算就能求得结果，特别适合那些受存储空间限制的算法中使用：

/* ===========================================================================
* Problem:
*   The fastest way to count how many 1s in a 32-bits integer.
*
* Algorithm:
*   The problem equals to calculate the Hamming weight of a 32-bits integer,
*   or the Hamming distance between a 32-bits integer and 0. In binary cases,
*   it is also called the population count, or popcount.[1]
*
*   The best solution known are based on adding counts in a tree pattern
*   (divide and conquer). Due to space limit, here is an example for a
*   8-bits binary number A=01101100:[1]
* | Expression            | Binary   | Decimal | Comment                    |
* | A                     | 01101100 |         | the original number        |
* | B = A & 01010101      | 01000100 | 1,0,1,0 | every other bit from A     |
* | C = (A>>1) & 01010101 | 00010100 | 0,1,1,0 | remaining bits from A      |
* | D = B + C             | 01011000 | 1,1,2,0 | # of 1s in each 2-bit of A |
* | E = D & 00110011      | 00010000 | 1,0     | every other count from D   |
* | F = (D>>2) & 00110011 | 00010010 | 1,2     | remaining counts from D    |
* | G = E + F             | 00100010 | 2,2     | # of 1s in each 4-bit of A |
* | H = G & 00001111      | 00000010 | 2       | every other count from G   |
* | I = (G>>4) & 00001111 | 00000010 | 2       | remaining counts from G    |
* | J = H + I             | 00000100 | 4       | No. of 1s in A             |
* Hence A have 4 1s.
*
* [1] http://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_weight
*
* 这个算法的设计思想用的是二分法，两两一组相加，之后四个四个一组相加，接着八个八个，最后就得到各位之和了。

* 设原整数值为x，
* 第一步：把x的32个bit分成16组（第32bit和第31bit一组，第30bit和第29bit一组……以此类推），然后将每一组的两bit上的值（因为是二进制数，所以要么是0要么是1）相加并把结果还放在这两bit的位置上，这样，得到结果整数x1，x1的二进制（32bit）可以分为16组，每一组的数值就是原来整数x在那两bit上1的个数。
* 第二步：把第一步得到的结果x1的32bit，分成8组(第32、31、30、29bit一组，第28、27、26、25bit一组……以此类推)，然后每一组的四bit上的值相加并把结果还放在这四bit的位置上，这样，又得到结果整数x2，x2的二进制可以分为8组，每一组的数值就是原来整数x在那四bit上的1的个数。
* ……
* 这样一直分组计算下去，最终，把两个16bit上1的个数相加，得到原来整数x的32bit上1的个数。

===========================================================================
*/
#include <stdio.h>

typedef unsigned int UINT32;
const UINT32 m1  = 0x55555555;  // 01010101010101010101010101010101
const UINT32 m2  = 0x33333333;  // 00110011001100110011001100110011
const UINT32 m4  = 0x0f0f0f0f;  // 00001111000011110000111100001111
const UINT32 m8  = 0x00ff00ff;  // 00000000111111110000000011111111
const UINT32 m16 = 0x0000ffff;  // 00000000000000001111111111111111
const UINT32 h01 = 0x01010101;  // the sum of 256 to the power of 0, 1, 2, 3

/* This is a naive implementation, shown for comparison, and to help in
* understanding the better functions. It uses 20 arithmetic operations
* (shift, add, and). */
int popcount_1(UINT32 x)
{
  x = (x & m1) + ((x >> 1) & m1);
  x = (x & m2) + ((x >> 2) & m2);
  x = (x & m4) + ((x >> 4) & m4);
  x = (x & m8) + ((x >> 8) & m8);
  x = (x & m16) + ((x >> 16) & m16);
  return x;
}

/* This uses fewer arithmetic operations than any other known implementation
* on machines with slow multiplication. It uses 15 arithmetic operations. */
int popcount_2(UINT32 x)
{
  x -= (x >> 1) & m1;             //put count of each 2 bits into those 2 bits
  x = (x & m2) + ((x >> 2) & m2); //put count of each 4 bits into those 4 bits
  x = (x + (x >> 4)) & m4;        //put count of each 8 bits into those 8 bits
  x += x >> 8;           //put count of each 16 bits into their lowest 8 bits
  x += x >> 16;          //put count of each 32 bits into their lowest 8 bits
  return x & 0x1f;
}

/* This uses fewer arithmetic operations than any other known implementation
* on machines with fast multiplication. It uses 12 arithmetic operations,
* one of which is a multiply. */
int popcount_3(UINT32 x)
{
  x -= (x >> 1) & m1;             //put count of each 2 bits into those 2 bits
  x = (x & m2) + ((x >> 2) & m2); //put count of each 4 bits into those 4 bits
  x = (x + (x >> 4)) & m4;        //put count of each 8 bits into those 8 bits
  return (x * h01) >> 24;  // left 8 bits of x + (x<<8) + (x<<16) + (x<<24)
}

int main()
{
  int i = 0x1ff12ee2;
  printf("i = %d = 0x%x/n", i, i);
  printf("popcount_1(%d) = %d/n", i, popcount_1(i));
  printf("popcount_2(%d) = %d/n", i, popcount_2(i));
  printf("popcount_3(%d) = %d/n", i, popcount_3(i));
  /* If compiled with other compiler than gcc, comment the line bellow. */
  printf("GCC's  __builtin_popcount(%d) = %d/n", i,  __builtin_popcount(i));
  return 0;
}

以上内容来源于 http://blog.solrex.cn/articles/population-count-problem.html

 

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HAKMEM算法：

int Count(unsigned x)
{
    unsigned n;   

    n = (x >> 1) & 033333333333;   
    x = x - n;  
    n = (n >> 1) & 033333333333;  
    x = x - n;   
    x = (x + (x >> 3)) & 030707070707;  
    x = modu(x, 63); 
    return x;  
} 

说明：首先是将二进制各位三个一组，求出每组中1的个数，然后相邻两组归并，得到六个一组的1的个数，最后很巧妙的用除63取余得到了结果。
因为2^6 = 64，也就是说 x_0 + x_1 * 64 + x_2 * 64 * 64 = x_0 + x_1 + x_2 (mod 63)，这里的等号表示同余。
这个程序只需要十条左右指令，而且不访存，速度很快。

本文来自优快云博客：http://blog.youkuaiyun.com/chinazjf/archive/2008/04/15/2294840.aspx