位运算就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作，位运算的性能较高，常用的位运算包含按位与&,按位或|,按位非~,按位异或 ^,有符号左移<<,有符号右移 >>。
如下是一些妙用的示例：
判断奇偶
常用思路通过除以2，判断余数是否为0：
def isodd(x):
return True if (x % 2 <> 0) else False
如何使用位运算,我们只需要使用&运算，与1进行&，如果为1，那么该数为奇数；如果为0，那么该数是偶数，Python代码如下：
def isodd(x):
return True if (x & 1) else False
左移和右移
左移一次相当于乘以2，右移一次相当于除以2
a = 10
b = 20
a << =1
b >> =1
# a = 20
# b = 5
交换数值
常用思路如下:
tmp = b
b = a
a = tmp
异或运算的特性：任意数和自身异或结果为0；0和任意数异或结果还是其本身。 使用位运算则如下:
a ^= b
b ^= a
a ^= b
第一行，a = a ^ b，很容易理解；
第二行， b = b ^ a = b ^ a ^ b，由于 b ^ b = 0，所以 b = a ^ 0，即 b = a;
第三行， a = a ^ b ,由于a在第一步重新赋值，所以，a = a ^ b ^ a = b，完成了数值交换。
寻找数据列表中的独一无二
有一个数据列表（2N+1个整数），只有一个数出现了1次，其余N个数都出现了2次。如何找到这个独一无二的数据？
看到这个题目，相信大家第一次想到的算法肯定是计数，建立列表，循环整个数据并计数，然后遍历这个列表找到出现次数为1的数据。
这样，空间复杂度为O（N）。
如何降低空间复杂度呢？
注意看一下刚刚讲过的异或的特性：任意数和自身异或结果为0；0和任意数异或结果还是其本身。
那么，出现了2次的N个数异或的结果是0，再与出现次数为1次的数异或的结果即为该数。即：找到这个独一无二数据的办法是通过对全部的数据进行异或操作，空间复杂度降低为O（1）。
计算一个数值的二进制数中有多少个1
相信有了之前的基础，大家很容易实现这个算法。单纯的通过位运算，与1进行与运算，看是否结果为1，然后右移1位，继续判断。Python代码实现如下：
def number1Bit(x):
count = 0
while x:
count = count + (x&1)
x = x >> 1
return count
这样存在一个问题，就是如果有连续多个0，那么需要做多次移位操作。有没有简单的方式跳过连续多个0的情况？
那就是通过与（x-1）进行&运算。这里可能不太好理解，举例说明一下
x 1110 0000
x - 1 1101 1111
x&(x-1) 1100 0000
通过这种方式，会把最后的那个1检测出来。
Python代码实现如下：
def number1Bit(x):
count = 0
while x:
count = count + 1
x = x & (x-1)
return count