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我的朋友

分类: LINUX

2011-08-26 09:50:59

好几次在CSDN上看到别人讨论如何求出一个整数的二进制表示中状态为1的比特位数。今天写了个程序把从网上看来的加上自己想出来的共有5种方法测试了一下,觉得好玩,就写了这篇博客。

首先简单介绍一下这五种方法。

第一种:最简单的,通过移位操作逐位测试并计数,不妨称为“逐位测试法”;

第二种:注意到对于“单比特二进制”而言,其状态与数值“相同”。即对于单个比特的“数”而言,为0即表示数值0,“全部为1”即表示数值1(注意多比特数值显然没有这个特点,比如一个字节有8个比特,当8个比特全为1时并不代表整数8,而代表255)。利用这一特点,从单个比特开始,以相邻的一位、两位、四位、八位和十六位为分组,一组一组地相加并逐步累计,最终得出结果;不妨称为“分组统计法”;

第三种:注意到一个整数减1的会把最后一位1变成0,而其后的0全变成1,利用这一特点,把一个数不断与它减1后的结果做“按位与”,直到它变成0,那么循环的次数便是其状态为1的比特位数。不妨称之为“循环减一相与法”;

第四种:考虚到多数处理器都提供“找到第一个为1的比特位”这种指令,在我的PC上直接调用X86处理器的BSFBSR指令,每次直接找到第一个不为0的位并消掉,直到该数变成0,那么循环的次数即为状态为1的比特位数。这种不妨称为“汇编嵌入法”;

第五种,一个字节一共有256种状态,将每一个取值所对应的0比特位数的事先写在程序中(注意这些数值是有规律的),也耗不了太多内存,然后程序运行的时候,把整数的四个字节拆开逐字节查表并相加,这种可称为“查表法”。

 

以下是程序。程序中对应以上五种方法的函数分别命名为f1f5。另外还有三个函数,correctness_test通过几个简单而又特殊的取值测试各个函数的正确性,相当于一个小单元测试;performance_test则分别将这5个函数作用于一亿个随机整数同进行性能测试;prepare_test_data则是准备1亿个随机整数的程序(这个函数实际并没有为测试数据提供足够的随机性,但这一点对性能测试的结果应该没有太大影响)

  1. #include    
  2. #include   
  3. #include   
  4. using namespace std;   
  5.   
  6. int f1(unsigned int num);  
  7. int f2(unsigned int num);  
  8. int f3(unsigned int num);  
  9. int f4(unsigned int num);  
  10. int f5(unsigned int num);  
  11.   
  12. void correctness_test();  
  13. void performance_test();  
  14. void prepare_test_data(unsigned int data[], int size);  
  15.   
  16. int main() {  
  17.     correctness_test();  
  18.     performance_test();  
  19.     return 0;   
  20. }  
  21.   
  22. int f1(unsigned int num) {  
  23.     int count = 0;  
  24.     while(num) {  
  25.         if(num & 1) ++count;  
  26.         num >>= 1;  
  27.     }  
  28.     return count;  
  29. }  
  30.   
  31. int f2(unsigned int num) {  
  32.     const unsigned int M1 = 0x55555555;  
  33.     const unsigned int M2 = 0x33333333;  
  34.     const unsigned int M4 = 0x0f0f0f0f;  
  35.     const unsigned int M8 = 0x00ff00ff;  
  36.     const unsigned int M16 = 0x0000ffff;  
  37.   
  38.     num = (num & M1) + ((num >> 1) & M1);  
  39.     num = (num & M2) + ((num >> 2) & M2);  
  40.     num = (num & M4) + ((num >> 4) & M4);  
  41.     num = (num & M8) + ((num >> 8) & M8);  
  42.     num = (num & M16) + ((num >> 16) & M16);  
  43.     return num;  
  44. }  
  45.   
  46. int f3(unsigned int num) {  
  47.     int count = 0;  
  48.     while(num) {  
  49.         num &= (num - 1);  
  50.         ++count;  
  51.     }  
  52.     return count;  
  53. }  
  54.   
  55. int f4(unsigned int num) {  
  56.     int count = 0;  
  57.     while(num) {  
  58.         int n;  
  59.         __asm {  
  60.             bsr eax, num  
  61.             mov n, eax  
  62.         }  
  63.         ++count;  
  64.         num ^= (1 << n);  
  65.     }  
  66.     return count;  
  67. }  
  68.   
  69. int f5(unsigned int num) {  
  70.     static const signed char TABLE[256] = {   
  71.         0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4,  
  72.         1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,  
  73.         1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,  
  74.         2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,  
  75.         1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,  
  76.         2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,  
  77.         2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,  
  78.         3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,  
  79.         1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5,  
  80.         2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,  
  81.         2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,  
  82.         3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,  
  83.         2, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6,  
  84.         3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,  
  85.         3, 4, 4, 5, 4, 5, 5, 6, 4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7,  
  86.         4, 5, 5, 6, 5, 6, 6, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 7, 8  
  87.     };  
  88.   
  89.     unsigned char* p = reinterpret_castchar*>(&num);  
  90.     int count = 0;  
  91.     while(p != reinterpret_castchar*>(&num + 1)) {  
  92.         count += TABLE[*p++];         
  93.     }  
  94.     return count;  
  95. }  
  96.   
  97. void correctness_test() {  
  98.     unsigned int test_data[] = {0, 1, 2, 3, 0x01234567, 0x89abcdef, 0xffffffff};  
  99.     unsigned int corect_result[] = {0, 1, 1, 2, 12, 20, 32};  
  100.   
  101.     int (*fn[])(unsigned int) = {f1, f2, f3, f4, f5};  
  102.     for(int i = 0; i < sizeof(fn) / sizeof(*fn); ++i) {  
  103.         for(int j = 0; j < sizeof(test_data) / sizeof(*test_data); ++j) {  
  104.             if(fn[i](test_data[j]) != corect_result[j]) {  
  105.                 cout << "f" << (i + 1) << " failed!" << endl;  
  106.                 exit(-1);  
  107.             }  
  108.         }  
  109.     }  
  110.     cout << "All methods passed correctness test." << endl;  
  111. }  
  112.   
  113. void performance_test() {  
  114.     const int TEST_DATA_SIZE = 100000000;  
  115.     unsigned int* test_data = new unsigned int[TEST_DATA_SIZE];  
  116.     prepare_test_data(test_data, TEST_DATA_SIZE);  
  117.   
  118.     int (*fn[])(unsigned int) = {f1, f2, f3, f4, f5};  
  119.     for(int i = 0; i < sizeof(fn) / sizeof(*fn); ++i) {  
  120.         clock_t start = clock();  
  121.         for(int j = 0; j < TEST_DATA_SIZE; ++j) {  
  122.             fn[i](test_data[j]);  
  123.         }  
  124.         int ticks = clock() - start;  
  125.         double seconds = ticks * 1.0 / CLOCKS_PER_SEC;  
  126.   
  127.         cout << "f" << (i + 1) << " consumed " << seconds << " seconds." << endl;  
  128.     }  
  129.     delete[] test_data;  
  130. }  
  131.   
  132. void prepare_test_data(unsigned int* data, int len) {  
  133.     srand(0);  
  134.     for(int i = 0; i < len; ++i) {  
  135.         data[i] = static_castint>(rand() * 1.0 / RAND_MAX * 0xffffffff);  
  136.     }  
  137. }  

在我的机器上(AMD Phenom 8560处理器,Windows XP SP2),使用Visual C++ 2008 Express Edition编译并运行(Release版),某一次得到的输出如下:

All methods passed correctness test.

f1 consumed 14.156 seconds.

f2 consumed 1.032 seconds.

f3 consumed 4.656 seconds.

f4 consumed 13.687 seconds.

f5 consumed 1.422 seconds.

从结果来看,最慢的是第一种“逐位测试法”,最快的是第二种“分组统计法”。两者相差近14倍!

第三种“循环减一相与法”表现也很不错,虽然跟最快的相比逊色很多,但比最慢的强多了;

第四种“汇编嵌入法”,表面上看,其复杂度是跟数值中1的位数相关,这一点与方法三一样。而不像方法一那样复杂度跟整个数的位数有关。但其表现并不令人满意,结果几乎跟方法一一样差,而无法跟方法三相比。查了一下指令手册,发现BSR指令并不是一条固定周期的指令,作用于32位整数时,快的时候它只需几个CPU时钟周期,慢的时候需要40几个时钟周期,我想它极有可能是在CPU内部通过类似于“逐位查找”的微命令实现的。

第五种“查表法”的表现倒让人相当满意,性能逼近方法二。注意我只用了基于字节编码的表,如果实际使用中需要这种运算,我们完全可以构造一个基于unsigned short编码的表,这样一个表将占用64K内存,在现代PC上仍属小菜一碟,而每个32位数只需要把前后两半查表的结果一加即可。那样一来,其性能会不会比方法二还要强呢?有兴趣的朋友可以试试。:P

最后,或许有朋友会问:第四种方法中既然采用嵌入汇编,为何不把整个函数都用汇编来写呢?那样或许效率还会好一些。但那对其它几种方法来说是不公平的,因为所有的方法都可以改用汇编来写。所以,在这个函数中我只是把依赖于特定处理器(X86)、且无法使用C++语言及其标准库直接实现的部分用汇编实现,其它的计算仍然用C++语言写出。剩下的事情,跟其它几种方法的实现一样——让编译器看着办吧,它爱怎么优化就怎么优化。

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