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分类: LINUX

2010-04-29 14:24:10

写书评,赢取《编程之美——微软技术面试心得》
 
求二进制数中 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
率尽可能地高。
 写书评,赢取《编程之美——微软技术面试心得》

 
分析与解法
大多数的读者都会有这样的反应:这个题目也太简单了吧,解法似乎也相当地单一,不
会有太多的曲折分析或者峰回路转之处。 那么面试者到底能用这个题目考察我们什么呢?事
实上,在编写程序的过程中,根据实际应用的不同,对存储空间或效率的要求也不一样。比
如在 PC 上的程序编写与在嵌入式设备上的程序编写就有很大的差别。我们可以仔细思索一
下如何才能使效率尽可能地“高”。
【解法一】
可以举一个八位的二进制例子来进行分析。对于二进制操作,我们知道,除以一个 2,
原来的数字将会减少一个 0。如果除的过程中有余,那么就表示当前位置有一个 1。
以 10 100 010 为例;
第一次除以 2 时,商为1 010 001,余为 0。
第二次除以 2 时,商为101 000,余为 1。
因此,可以考虑利用整型数据除法的特点,通过相除和判断余数的值来进行分析。于是
有了如下的代码。
代码清单 2-1
int Count(int v)
{
int num = 0;
while(v)
 {
  if(v % 2 == 1)
 {
  num++;
 }
  v = v/ 2;
 }
return num;
}
【解法二】使用位操作
前面的代码看起来比较复杂。我们知道,向右移位操作同样也可以达到相除的目的。唯
一不同之处在于,移位之后如何来判断是否有 1 存在。对于这个问题,再来看看一个八位的
数字:10 100 001。
在向右移位的过程中,我们会把最后一位直接丢弃。因此,需要判断最后一位是否为1,
而“与”操作可以达到目的。可以把这个八位的数字与00000001进行“与”操作。如果结果为1,
则表示当前八位数的最后一位为1,否则为0。代码如下:
代码清单 2-2 写书评,赢取《编程之美——微软技术面试心得》

 
int Count(int v)
{
 int num = 0;
 While(v)
 {
  num += v &0x01;
  v >>= 1;
 }
 return num;
}
【解法三】
位操作比除、余操作的效率高了很多。但是,即使采用位操作,时间复杂度仍为 O
(log2v),log2v 为二进制数的位数。那么,还能不能再降低一些复杂度呢?如果有办法让
算法的复杂度只与“1”的个数有关,复杂度不就能进一步降低了吗?
同样用 10 100 001 来举例。如果只考虑和 1 的个数相关,那么,我们是否能够在每次判
断中,仅与 1 来进行判断呢?
为了简化这个问题,我们考虑只有一个 1 的情况。例如:01 000 000。
如何判断给定的二进制数里面有且仅有一个1呢?可以通过判断这个数是否是2的整数
次幂来实现。另外,如果只和这一个“1”进行判断,如何设计操作呢?我们知道的是,如果
进行这个操作,结果为 0 或为1,就可以得到结论。
如果希望操作后的结果为 0,01 000 000 可以和00 111 111 进行“与”操作。
这样,要进行的操作就是 01 000 000 &(01 000 000 – 00 000 001)= 01 000 000 &
00 111 111 = 0。
因此就有了解法三的代码: 
代码清单 2-3
int Count(int v)
{
 int num = 0;
 while(v)
 {
  v &= (v-1);
  num++;
 }
 return num;
}
【解法四】使用分支操作
解法三的复杂度降低到 O(M),其中 M 是v 中1 的个数,可能会有人已经很满足了,
只用计算 1的位数,这样应该够快了吧。然而我们说既然只有八位数据,索性直接把 0~255
的情况都罗列出来,并使用分支操作,可以得到答案,代码如下: 写书评,赢取《编程之美——微软技术面试心得》

 
代码清单 2-4
int Count(int v)
{
 int num = 0;
 switch (v)
 {
  case 0x0:
   num = 0;
   break;
  case 0x1:
  case 0x2:
  case 0x4:
  case 0x8:
  case 0x10:
  case 0x20:
  case 0x40:
  case 0x80:
   num = 1;
   break;
  case 0x3:
  case 0x6:
  case 0xc:
  case 0x18:
  case 0x30:
  case 0x60:
  case 0xc0:
   num = 2;
   break;
   //...
 }
 return num;
}
解法四看似很直接,但实际执行效率可能会低于解法二和解法三,因为分支语句的执行
情况要看具体字节的值,如果 a =0,那自然在第 1 个case就得出了答案,但是如果 a =255,
则要在最后一个 case 才得出答案,即在进行了 255 次比较操作之后!
看来,解法四不可取!但是解法四提供了一个思路,就是采用空间换时间的方法,罗列
并直接给出值。如果需要快速地得到结果,可以利用空间或利用已知结论。这就好比已经知
道计算 1+2+ … +N 的公式,在程序实现中就可以利用公式得到结论。
最后,得到解法五:算法中不需要进行任何的比较便可直接返回答案,这个解法在时间
复杂度上应该能够让人高山仰止了。
【解法五】查表法
代码清单 2-5
/* 预定义的结果表 */
int countTable[256] =
{
 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3,
    3, 4, 3, 4, 4, 5, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3,
    4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4,
    3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 2, 3, 3, 4, 3,
    4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 写书评,赢取《编程之美——微软技术面试心得》

 
    6, 7, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4,
    5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,
    3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3,
    4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 3, 4,
    4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6,
    7, 6, 7, 7, 8
};
int Count(int v)
{
 //check parameter
 return countTable[v];
}
这是个典型的空间换时间的算法,把 0~255 中“1”的个数直接存储在数组中,v 作为数组
的下标,countTable[v]就是 v 中“1”的个数。算法的时间复杂度仅为 O(1)。
在一个需要频繁使用这个算法的应用中,通过“空间换时间”来获取高的时间效率是一个
常用的方法,具体的算法还应针对不同应用进行优化。
扩展问题
1. 如果变量是32位的DWORD,你会使用上述的哪一个算法,或者改进哪一个算法?
2. 另一个相关的问题,给定两个正整数(二进制形式表示)A和B,问把A变为B需要改变
多少位(bit)?也就是说,整数A 和B 的二进制表示中有多少位是不同的?
 
 
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