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
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
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
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：
代码
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
/* 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,
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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