Cara cepat menghitung bit bukan nol dalam bilangan bulat positif


117

Saya membutuhkan cara cepat untuk menghitung jumlah bit dalam integer dengan python. Solusi saya saat ini adalah

bin(n).count("1")

tetapi saya bertanya-tanya apakah ada cara yang lebih cepat untuk melakukan ini?

PS: (Saya mewakili array biner 2D besar sebagai satu daftar angka dan melakukan operasi bitwise, dan itu membawa waktu turun dari jam ke menit. Dan sekarang saya ingin membuang menit ekstra itu.

Edit: 1. harus di python 2.7 atau 2.6

dan mengoptimalkan angka kecil tidak terlalu menjadi masalah karena itu tidak akan menjadi hambatan yang jelas, tetapi saya memiliki angka dengan 10.000 + bit di beberapa tempat

misalnya ini adalah kasus 2000 bit:

12448057941136394342297748548545082997815840357634948550739612798732309975923280685245876950055614362283769710705811182976142803324242407017104841062064840113262840137625582646683068904149296501029754654149991842951570880471230098259905004533869130509989042199261339990315125973721454059973605358766253998615919997174542922163484086066438120268185904663422979603026066685824578356173882166747093246377302371176167843247359636030248569148734824287739046916641832890744168385253915508446422276378715722482359321205673933317512861336054835392844676749610712462818600179225635467147870208L


1
Jenis representasi apa yang Anda gunakan jika "bilangan bulat" Anda lebih panjang dari python standar int? Bukankah itu memiliki metode sendiri untuk menghitung ini?
Marcin


3
Untuk membedakan pertanyaan dari pertanyaan di stackoverflow.com/a/2654211/1959808 (jika dimaksudkan untuk berbeda --- setidaknya terlihat seperti itu) mohon pertimbangkan untuk mengubah judul menjadi "... menghitung jumlah non- nol bit ... ”atau serupa. Jika tidak, int.bit_lengthseharusnya jawabannya, dan bukan yang diterima di bawah.
Ioannis Filippidis

Jawaban:


121

Untuk bilangan bulat dengan panjang arbitrer, bin(n).count("1")adalah yang tercepat yang dapat saya temukan di Python murni.

Saya mencoba mengadaptasi solusi Óscar dan Adam untuk memproses integer masing-masing dalam potongan 64-bit dan 32-bit. Keduanya setidaknya sepuluh kali lebih lambat dari bin(n).count("1")(versi 32-bit membutuhkan waktu sekitar setengahnya lagi).

Di sisi lain, gmpy popcount() memakan waktu sekitar 1/20 waktu bin(n).count("1"). Jadi, jika Anda dapat menginstal gmpy, gunakan itu.

Untuk menjawab pertanyaan di komentar, untuk byte saya akan menggunakan tabel pencarian. Anda dapat membuatnya saat runtime:

counts = bytes(bin(x).count("1") for x in range(256))  # py2: use bytearray

Atau cukup definisikan secara harfiah:

counts = (b'\x00\x01\x01\x02\x01\x02\x02\x03\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04'
          b'\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05'
          b'\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05'
          b'\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06'
          b'\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05'
          b'\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06'
          b'\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06'
          b'\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07'
          b'\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05'
          b'\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06'
          b'\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06'
          b'\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07'
          b'\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06'
          b'\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07'
          b'\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07'
          b'\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07\x05\x06\x06\x07\x06\x07\x07\x08')

Maka itu counts[x]untuk mendapatkan jumlah 1 bit di xmana 0 ≤ x ≤ 255.


7
+1! Kebalikan dari ini tidak akurat, namun harus dinyatakan: bin(n).count("0")tidak akurat karena awalan '0b'. Harus bin(n)[2:].count('0')bagi mereka yang menghitung nakal ....
serigala

11
Anda tidak dapat benar-benar menghitung nol bit tanpa mengetahui berapa banyak byte yang Anda isi, yang bermasalah dengan bilangan bulat panjang Python karena bisa jadi apa saja.
kindall

2
Meskipun itu adalah opsi cepat untuk bilangan bulat tunggal, perhatikan bahwa algoritme yang disajikan dalam jawaban lain mungkin berpotensi vektorisasi, sehingga jauh lebih cepat jika dijalankan di banyak elemen dalam numpyarray besar .
gerrit

Untuk array numpy saya akan melihat sesuatu seperti ini: gist.github.com/aldro61/f604a3fa79b3dec5436a
kindall

1
Saya telah menggunakan bin(n).count("1"). Namun, hanya mengalahkan 60% pengiriman python. @ leetcode
northree

29

Anda dapat mengadaptasi algoritma berikut:

def CountBits(n):
  n = (n & 0x5555555555555555) + ((n & 0xAAAAAAAAAAAAAAAA) >> 1)
  n = (n & 0x3333333333333333) + ((n & 0xCCCCCCCCCCCCCCCC) >> 2)
  n = (n & 0x0F0F0F0F0F0F0F0F) + ((n & 0xF0F0F0F0F0F0F0F0) >> 4)
  n = (n & 0x00FF00FF00FF00FF) + ((n & 0xFF00FF00FF00FF00) >> 8)
  n = (n & 0x0000FFFF0000FFFF) + ((n & 0xFFFF0000FFFF0000) >> 16)
  n = (n & 0x00000000FFFFFFFF) + ((n & 0xFFFFFFFF00000000) >> 32) # This last & isn't strictly necessary.
  return n

Ini berfungsi untuk bilangan positif 64-bit, tetapi mudah diperpanjang dan jumlah operasi bertambah dengan logaritma argumen (yaitu secara linier dengan ukuran bit argumen).

Untuk memahami cara kerjanya, bayangkan Anda membagi seluruh string 64-bit menjadi 64 keranjang 1-bit. Setiap nilai keranjang sama dengan jumlah bit yang disetel dalam keranjang (0 jika tidak ada bit yang disetel dan 1 jika satu bit disetel). Hasil transformasi pertama dalam keadaan analog, tetapi dengan 32 bucket masing-masing sepanjang 2-bit. Hal ini dicapai dengan menggeser bucket secara tepat dan menambahkan nilainya (satu penambahan akan menangani semua bucket karena tidak ada muatan yang dapat terjadi di seluruh bucket - nomor n-bit selalu cukup panjang untuk mengenkode angka n). Transformasi lebih lanjut menghasilkan status dengan jumlah bucket yang semakin berkurang secara eksponensial dengan ukuran yang tumbuh secara eksponensial hingga kami menemukan satu bucket dengan panjang 64-bit. Ini memberikan jumlah bit yang disetel dalam argumen asli.


Saya benar-benar tidak tahu bagaimana ini akan bekerja dengan angka 10 000 bit, tetapi saya menyukai solusinya. dapatkah Anda memberi saya petunjuk jika dan bagaimana saya dapat memainkannya ke angka yang lebih besar?
zidarsk8

Saya tidak melihat jumlah bit yang Anda hadapi di sini. Pernahkah Anda mempertimbangkan untuk menulis kode penanganan data Anda dalam bahasa tingkat rendah seperti C? Mungkin sebagai perpanjangan dari kode python Anda? Anda pasti dapat meningkatkan kinerja dengan menggunakan larik besar di C dibandingkan dengan bilangan besar di python. Meskipun demikian, Anda dapat menulis ulang CountBits()untuk menangani angka 10k-bit dengan menambahkan hanya 8 baris kode. Tapi itu akan menjadi berat karena konstanta yang sangat besar.
Adam Zalcman

2
Anda dapat menulis kode untuk menghasilkan urutan konstanta, dan menyiapkan loop untuk pemrosesan.
Karl Knechtel

Jawaban ini memiliki keuntungan besar karena dapat divektorisasi untuk kasus-kasus yang berhubungan dengan numpyarray besar .
gerrit

17

Berikut implementasi Python dari algoritma penghitungan populasi, seperti yang dijelaskan dalam posting ini :

def numberOfSetBits(i):
    i = i - ((i >> 1) & 0x55555555)
    i = (i & 0x33333333) + ((i >> 2) & 0x33333333)
    return (((i + (i >> 4) & 0xF0F0F0F) * 0x1010101) & 0xffffffff) >> 24

Ini akan berhasil 0 <= i < 0x100000000.


Itu pintar. Melihat ini ke atas alih-alih menembak jawaban dari pinggul sepenuhnya tepat!
MrGomez

1
Apakah Anda membandingkan ini? Di komputer saya yang menggunakan python 2.7, saya menemukan ini sebenarnya sedikit lebih lambat dari bin(n).count("1").
David Weldon

@DavidWeldon Tidak, saya tidak, bisakah Anda memposting benchmark Anda?
Óscar López

%timeit numberOfSetBits(23544235423): 1000000 loops, best of 3: 818 ns per loop; %timeit bitCountStr(23544235423): 1000000 loops, best of 3: 577 ns per loop.
gerrit

7
Namun, numberOfSetBitsproses saya 864 × 64 numpy.ndarraydalam 841 µs. Dengan bitCountStrsaya harus melakukan loop secara eksplisit, dan dibutuhkan 40,7 ms, atau hampir 50 kali lebih lama.
gerrit

8

Menurut posting ini , ini tampaknya menjadi salah satu implementasi tercepat dari bobot Hamming (jika Anda tidak keberatan menggunakan memori sekitar 64KB).

#http://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html#CountBitsSetTable
POPCOUNT_TABLE16 = [0] * 2**16
for index in range(len(POPCOUNT_TABLE16)):
    POPCOUNT_TABLE16[index] = (index & 1) + POPCOUNT_TABLE16[index >> 1]

def popcount32_table16(v):
    return (POPCOUNT_TABLE16[ v        & 0xffff] +
            POPCOUNT_TABLE16[(v >> 16) & 0xffff])

Pada Python 2.x Anda harus mengganti rangedengan xrange.

Sunting

Jika Anda membutuhkan kinerja yang lebih baik (dan angka Anda adalah bilangan bulat besar), lihat GMPperpustakaan. Ini berisi implementasi perakitan tulisan tangan untuk banyak arsitektur yang berbeda.

gmpy adalah modul ekstensi Python berkode C yang membungkus pustaka GMP.

>>> import gmpy
>>> gmpy.popcount(2**1024-1)
1024

Saya telah mengedit pertanyaan saya untuk memperjelas bahwa saya memerlukan ini untuk nomor besar (10k bit dan lebih banyak). mengoptimalkan sesuatu untuk integer 32 bit mungkin tidak akan membuat banyak perbedaan karena jumlah hitungan harus sangat besar, dalam hal ini akan menyebabkan waktu eksekusi yang lambat.
zidarsk8

Tapi GMP tepat untuk angka yang sangat besar, termasuk angka pada dan jauh melampaui ukuran yang Anda sebutkan.
James Youngman

1
Penggunaan memori akan lebih baik jika Anda menggunakan array.arrayfor POPCOUNT_TABLE16, karena akan disimpan sebagai array bilangan bulat, bukan sebagai daftar intobjek Python yang berukuran dinamis .
gsnedders

6

Saya sangat suka metode ini. Sederhana dan cukup cepat tetapi juga tidak terbatas dalam panjang bit karena python memiliki bilangan bulat tak terbatas.

Ini sebenarnya lebih licik daripada yang terlihat, karena menghindari membuang-buang waktu memindai nol. Misalnya, akan memakan waktu yang sama untuk menghitung bit yang ditetapkan dalam 1000000000000000000000010100000001 seperti pada 1111.

def get_bit_count(value):
   n = 0
   while value:
      n += 1
      value &= value-1
   return n

tampak hebat, tetapi hanya bagus untuk bilangan bulat yang sangat "jarang". rata-rata cukup lambat. Tetap saja, ini terlihat sangat berguna dalam kasus penggunaan tertentu.
zidarsk8

Saya tidak begitu yakin apa yang Anda maksud dengan "rata-rata itu cukup lambat". Cukup lambat dibandingkan dengan apa? Apakah maksud Anda lambat dibandingkan dengan beberapa kode python lain yang tidak Anda kutip? Ini dua kali lebih cepat dari menghitung sedikit demi sedikit untuk jumlah rata-rata. Faktanya di macbook saya menghitung 12,6 juta bit per detik yang jauh lebih cepat daripada yang bisa saya hitung. Jika Anda memiliki algoritma python generik lain yang bekerja untuk semua panjang integer dan lebih cepat dari ini, saya ingin mendengarnya.
Robotbugs

1
Saya menerima bahwa ini sebenarnya lebih lambat dari jawaban Manuel di atas.
Robotbugs

Rata-rata cukup lambat, menghitung bit untuk 10.000 angka dengan 10.000 digit membutuhkan waktu 0,15 detik, bin(n).count("1")tetapi perlu 3,8 detik untuk fungsi Anda. Jika angkanya memiliki sedikit bit yang disetel, itu akan bekerja dengan cepat, tetapi jika Anda mengambil nomor acak apa pun, rata-rata fungsi di atas akan menjadi lipat lebih lambat.
zidarsk8

OK saya akan menerimanya. Saya kira saya hanya menjadi brengsek karena Anda sedikit tidak tepat tetapi Anda sepenuhnya benar. Saya hanya belum menguji metode menggunakan metode oleh Manuel di atas sebelum komentar saya. Ini terlihat sangat kikuk tetapi sebenarnya sangat cepat. Saya sekarang menggunakan versi seperti itu tetapi dengan 16 nilai di kamus dan itu bahkan jauh lebih cepat daripada yang dia kutip. Tetapi sebagai catatan saya menggunakan milik saya dalam aplikasi dengan hanya beberapa bit yang ditetapkan ke 1. Tetapi untuk bit yang benar-benar acak ya itu akan menjadi sekitar 50:50 dengan sedikit varian berkurang seiring dengan panjangnya.
Robotbugs

3

Anda dapat menggunakan algoritme untuk mendapatkan string biner [1] dari sebuah bilangan bulat tetapi alih-alih menggabungkan string, menghitung jumlah yang:

def count_ones(a):
    s = 0
    t = {'0':0, '1':1, '2':1, '3':2, '4':1, '5':2, '6':2, '7':3}
    for c in oct(a)[1:]:
        s += t[c]
    return s

[1] https://wiki.python.org/moin/BitManipulation


Ini bekerja dengan cepat. Ada kesalahan, setidaknya pada p3, [1:] harus [2:] karena oct () mengembalikan '0o' sebelum string. Kode berjalan jauh lebih cepat meskipun jika Anda menggunakan hex () daripada oct () dan membuat kamus 16 entri,
Robotbugs

2

Anda bilang Numpy terlalu lambat. Apakah Anda menggunakannya untuk menyimpan bit individual? Mengapa tidak memperluas gagasan menggunakan int sebagai larik bit tetapi menggunakan Numpy untuk menyimpannya?

Simpan n bit sebagai larik ceil(n/32.)int 32-bit. Anda kemudian dapat bekerja dengan numpy array dengan cara yang sama (baik, cukup mirip) seperti Anda menggunakan int, termasuk menggunakannya untuk mengindeks array lain.

Algoritme ini pada dasarnya untuk menghitung, secara paralel, jumlah bit yang ditetapkan di setiap sel, dan menjumlahkan bitcount setiap sel.

setup = """
import numpy as np
#Using Paolo Moretti's answer http://stackoverflow.com/a/9829855/2963903
POPCOUNT_TABLE16 = np.zeros(2**16, dtype=int) #has to be an array

for index in range(len(POPCOUNT_TABLE16)):
    POPCOUNT_TABLE16[index] = (index & 1) + POPCOUNT_TABLE16[index >> 1]

def popcount32_table16(v):
    return (POPCOUNT_TABLE16[ v        & 0xffff] +
            POPCOUNT_TABLE16[(v >> 16) & 0xffff])

def count1s(v):
    return popcount32_table16(v).sum()

v1 = np.arange(1000)*1234567                       #numpy array
v2 = sum(int(x)<<(32*i) for i, x in enumerate(v1)) #single int
"""
from timeit import timeit

timeit("count1s(v1)", setup=setup)        #49.55184188873349
timeit("bin(v2).count('1')", setup=setup) #225.1857464598633

Meskipun saya terkejut tidak ada yang menyarankan Anda menulis modul C.


0
#Python prg to count set bits
#Function to count set bits
def bin(n):
    count=0
    while(n>=1):
        if(n%2==0):
            n=n//2
        else:
            count+=1
            n=n//2
    print("Count of set bits:",count)
#Fetch the input from user
num=int(input("Enter number: "))
#Output
bin(num)

-2

Ternyata representasi awal Anda adalah daftar daftar int yang bisa 1 atau 0. Hitung saja dalam representasi itu.


Jumlah bit dalam integer konstan dalam python.

Namun, jika Anda ingin menghitung jumlah set bit, cara tercepat adalah membuat daftar yang sesuai dengan pseudocode berikut: [numberofsetbits(n) for n in range(MAXINT)]

Ini akan memberi Anda pencarian waktu yang konstan setelah Anda membuat daftar. Lihat jawaban @ PaoloMoretti untuk implementasi yang baik dari ini. Tentu saja, Anda tidak harus menyimpan semua ini dalam memori - Anda dapat menggunakan semacam penyimpanan nilai kunci yang persisten, atau bahkan MySql. (Pilihan lain adalah menerapkan penyimpanan berbasis disk sederhana Anda sendiri).


@StevenRumbalski Bagaimana ini tidak membantu?
Marcin

Ketika saya membaca jawaban Anda, itu hanya berisi kalimat pertama Anda: "Jumlah bit dalam bilangan bulat konstan dalam python."
Steven Rumbalski

Saya sudah memiliki tabel pencarian hitungan bit untuk semua hitungan yang mungkin disimpan, tetapi memiliki daftar besar angka dan mengoperasikannya dengan [i] & a [j], membuat solusi Anda tidak berguna kecuali saya memiliki 10+ GB ram. array untuk & ^ | untuk tripples 10000 angka akan menjadi 3 * 10000 ^ 3 ukuran tabel pemeta. karena saya tidak tahu apa yang saya perlukan, akan lebih masuk akal untuk hanya menghitung beberapa ribu saat saya membutuhkannya
zidarsk8

@ zidarsk8 Atau, Anda dapat menggunakan semacam database atau penyimpanan nilai kunci yang persisten.
Marcin

@ zidarsk8 10+ GB ram tidaklah terlalu besar. Jika Anda ingin melakukan komputasi numerik dengan cepat, menggunakan setrika berukuran sedang-besar adalah tindakan yang tidak masuk akal.
Marcin
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.