《编程之美——微软技术面试心得》读书笔记<转载>:http://blog.csdn.net/justpub/article/details/2292823
“求二进制数中1的个数”
by ZelluX
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求二进制中1的个数。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的高。
先来看看样章上给出的几个算法:
解法一,每次除二,看是否为奇数,是的话就累计加一,最后这个结果就是二进制表示中1的个数。
解法二,同样用到一个循环,只是里面的操作用位移操作简化了。
1: int Count(int v)
2: {
3: int num = 0;
4: while (v) {
5: num += v & 0x01;
6: v >>= 1;
7: }
8: return num;
9: }
解法三,用到一个巧妙的与操作,v & (v -1 )每次能消去二进制表示中最后一位1,利用这个技巧可以减少一定的循环次数。
解法四,查表法,因为只有数据8bit,直接建一张表,包含各个数中1的个数,然后查表就行。复杂度O(1)。
1: int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, ..., 7, 7, 8 };
2:
3: int Count(int v) {
4: return countTable[v];
5: }
好了,这就是样章上给出的四种方案,下面谈谈我的看法。
首先是对算法的衡量上,复杂度真的是唯一的标准吗?尤其对于这种数据规模给定,而且很小的情况下,复杂度其实是个比较次要的因素。
查表法的复杂度为O(1),我用解法一,循环八次固定,复杂度也是O(1)。至于数据规模变大,变成32位整型,那查表法自然也不合适了。
其次,我觉得既然是这样一个很小的操作,衡量的尺度也必然要小,CPU时钟周期可以作为一个参考。
解法一里有若干次整数加法,若干次整数除法(一般的编译器都能把它优化成位移),还有几个循环分支判断,几个奇偶性判断(这个比较耗时间,根据CSAPP上的数据,一般一个branch penalty得耗掉14个左右的cycle),加起来大概几十个cycle吧。
再看解法四,查表法看似一次地址计算就能解决,但实际上这里用到一个访存操作,而且第一次访存的时候很有可能那个数组不在cache里,这样一个cache miss导致的后果可能就是耗去几十甚至上百个cycle(因为要访问内存)。所以对于这种“小操作”,这个算法的性能其实是很差的。
这里我再推荐几个解决这个问题的算法,以32位无符号整型为例。
1: int Count(unsigned x) {
2: x = x - ((x >> 1) & 0x55555555);
3: x = (x & 0x33333333) + ((x >> 2) & 0x33333333);
4: x = (x + (x >> 4)) & 0x0F0F0F0F;
5: x = x + (x >> 8);
6: x = x + (x >> 16);
7: return x & 0x0000003F;
8: }
这里用的是二分法,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。
还有一个更巧妙的HAKMEM算法
1: int Count(unsigned x) {
2: unsigned n;
3:
4: n = (x >> 1) & 033333333333;
5: x = x - n;
6: n = (n >> 1) & 033333333333;
7: x = x - n;
8: x = (x + (x >> 3)) & 030707070707;
9: x = modu(x, 63);
10: return x;
11: }
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。
由此可见,衡量一个算法实际效果不单要看复杂度,还要结合其他情况具体分析。
关于后面的两道扩展问题,问题一是问32位整型如何处理,这个上面已经讲了。
问题二是给定两个整数A和B,问A和B有多少位是不同的。
这个问题其实就是数1问题多了一个步骤,只要先算出A和B的异或结果,然后求这个值中1的个数就行了。
总体看来这本书还是很不错的,比较喜欢里面针对一个问题提出不同算法并不断改进的风格。这里提出一点个人的理解,望大家指正 ;-)
发现oj上有几道类似的题,做一个总结:
1 2
100 200
0 0
2
419
求一个数化成二进制表示1的个数方法:
int found1(int a)
{
int num = 0;
while(a)
{
if(1 == a % 2)//如果是奇数,二进制的末尾一定是1
{
num++;
}
a /= 2;
}
return num;
}
int found2(int a)
{
int num = 0;
while(a)
{
num += a & 0x01;//和1相与,这个可比取模之后和1相比快多了哦
a >>= 1;//右移一位,相当于除以2
}
return num;
}
int found3(int a)
{
int num = 0;
while(a)
{
a &= (a-1);//这个是复杂度最低的,为log2(x);x为a中1的个数。怎么解释呢……有点难度啊。自己模拟一下就明白了。
num++;
}
return num;
}
参考代码:
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
#define Max(a,b) a>b?a:b
#define Min(a,b) a>b?b:a
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
int dir[4][2]= {{0,-1},{-1,0},{0,1},{1,0}};
int fun(int n)
{
int m=n,t=2,ans=0;
while(m)
{
ans+=(n/t)*t/2;
if(n%t>=t/2)
{
ans+=n%t-t/2+1;
}
t=t*2;
m=m/2;
}
return ans;
}
int main()
{
//freopen("1.txt","r",stdin);
//freopen("2.txt","w",stdout);
int n,m;
while(~scanf("%d %d",&n,&m),n+m)
{
if(n>m)
swap(n,m);
//printf("%d %d\n",fun(n),fun(m));
printf("%d\n",fun(m)-fun(n-1));
}
return 0;
}
难得想到,呵呵~我是没有想到,先贴出代码:暂时不懂,只先贴下代码,类似归并的做法。对于相邻的两位,先计算这两位的1的个数(最大是2),比如对于32位的数来说,分成 16组,每组计算的是相邻两位的1的个数和,并且将这个和用新得到的数的两位表示(2位可以最大表示4,所以可以存得下这个和,和此时最大为2);然后对相邻四位进行操作,计算每两位两位的和(这样操作后其实是计算了原来32位数的相邻四位的1的个数);这样依次类推,对于32位的数来说,只要操作到将其相邻16位的1的个数相加就可以得到其包含的1的个数了。
#include
unsigned f[]={0,1,4,12,32,80,192,448,1024,2304,5120,11264,24576,53248,114688,245760,524288,1114112,2359296,4980736,10485760,22020096,46137344,96468992,201326592,419430400,872415232,1811939328};
int getpos(int n)
{
int cnt=0;
while(n)
{
cnt++;
n>>=1;
}
return cnt;
}
int count1(int num)
{
int i=0;
while(num)
{
num&=(num-1);
i++;
}
return i;
}
int getsub(int s)
{
s|=s>>1;
s|=s>>2;
s|=s>>4;
s|=s>>8;
s|=s>>16;
return s=~s;
}
int g(int m)
{
if(!(m&(m-1)))
{
int n=getpos(m);
return f[n-1];
}
return g((m&(-m)))+g((m&(m-1)))+count1((getsub(m&(-m))&(m&(m-1))))*(m&(-m));
}
int main()
{
int a,b;
while(~scanf("%d%d",&a,&b) && (a||b))
printf("%d\n",g(b+1)-g(a));
}