Hamming Distance漢明距離
引子
第一次聽說漢明距離來源於一次面試,當時問了個題目:
已知一個無符號的二進位制整數n,int長度,求二進位制中1的個數
方法1:直接數
最簡單的方法,挨個挨個數,宣告一個計數變數,當尾數為1時加1,然後把n右移1位,直到該數為0為止int Method01(int n)
{
int count(0); //宣告計數變數
while (n != 0)
{
count += n & 1;
n >>= 1; //右移
}
return count;
}
方法2:n和n-1相與最低位永遠為0
直接數這種粗暴的方法肯定不是效率低下的,把每一位都考慮到,而沒有進行篩選。 這裡是只統計1的個數,那怎樣把1一個一個取出來呢?既能統計到個數,也要不能影響到其他未統計的1。考慮這樣一個規律:n和n-1相與,最低位始終為0。
e.g.:
n | 0101 1000 |
n - 1 | 0101 0111 |
n & (n - 1) | 0101 0000 |
這樣的話,最後一個1已經全部換成0了,而其他1也沒有產生影響。
int Method02(int n)
{
int count(0);
while (n != 0)
{
n &= n - 1;
++count;
}
return count;
}
這個方法在n的大多資料位為0時,效率最高,因為只統計了一的次數。
引申1:如果判斷一個數為2的冪次方:(n > 0) && ((n & (n - 1)) == 0)引申2:如果n的大多資料位為1時,可以將n &= n - 1替換為 n | (n - 1) = 0xFF
方法3:Hamming Weight
採用分冶的思想,為了統計4個位元組的中有1的個數,將資料的相鄰兩位分成一組,統計出每組中含有1的個數:
比相鄰的兩位x=10構成一組,要統計這組含有1的個數,低位中1的個數:x & 01,高位中1的個數(x >> 1) & 01。這裡n為4byte,則表示為n & 0x55555555 + (x >> 1) & 0x55555555。
將上一步計算的結果儲存到n中,再將每相鄰兩組即4位構成新一組,再進行計算,如此只須做4次運算,即可得出最終結果。
e.g.: 以8bit為例
n = 0110 1100
0x55 = 0101 0101
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
n = |0 1|1 0|1 1|0 0| 將n按每兩位分成一組
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|0 1|0 0|0 1|0 0| n與0x55=0101 0101相與的結果:低位中為1的個數
+ |0 0|0 1|0 1|0 0| n>>1與0x55=0101 0101相與的結果:高位中為1的個數
= |0 1|0 1|1 0|0 0| 將兩個結果相加
= |0 1 0 1|1 0 0 0| 4個一組
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|0 0 0 1|0 0 0 0| n與0x33=0011 0011相與的結果
+|0 0 0 1|0 0 1 0| n>>2與0x33=0011 0011相與的結果
=|0 0 1 0|0 0 1 0| 相加
=|0 0 1 0 0 0 1 0| 8個一組
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|0 0 0 0 0 0 1 0| n與0x0F=0x0000 1111相與的結果
+|0 0 0 0 0 0 1 0| n>>4與0x0F=0x0000 1111相與的結果
=|0 0 0 0 0 1 0 0| 相加
= 4 最終結果,即為4
對於4byte的int型,程式碼如下:
int Method03_HammingWeight(int n)
{
n = (n & 0x55555555) + ((n >> 1) & 0x55555555);
n = (n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333);
n = (n & 0x0F0F0F0F) + ((n >> 4) & 0x0F0F0F0F);
n = (n & 0x00FF00FF) + ((n >> 8) & 0x00FF00FF);
n = (n & 0x0000FFFF) + ((n >> 16) & 0x0000FFFF);
return n;
}
上述程式碼就為Hamming Weight
程式碼
程式碼連結:應用
- 相似度檢測
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