
在计算机科学和算法设计中,经常需要生成特定位数(N)且其中有特定数量(M)位为1(置位)的所有二进制值。例如,在组合数学、位操作或哈希函数设计中,这都是常见的需求。
原始的 bit_permutations 函数基于 Gosper's Hack 或类似的位操作技巧来高效地生成这些组合。其核心思想是:给定一个具有 popcount 个置位的最小整数 v(即 (1 << popcount) - 1),可以通过一系列位操作来找到下一个具有相同置位数的更大整数。
def trailing_zeros(v):
"""
计算给定整数v的尾随零的数量。
例如:trailing_zeros(0b10100) 返回 2
"""
if v == 0:
return 0 # 或者根据需求返回None/错误,这里假设v非零
return (v & -v).bit_length() - 1
def bit_permutations_original(popcount, bits):
"""
生成所有N位中M个置位的二进制值。
:param popcount: 置位(1)的数量 M
:param bits: 总位数 N
"""
if popcount < 0 or popcount > bits:
# 无效输入,不生成任何值
pass
elif popcount == 0:
# 0个置位,只有0
yield 0
elif popcount == bits:
# 所有位都是1,只有 (1 << bits) - 1
yield (1 << bits) - 1
else:
# 初始值:最低的popcount个位为1
v = (1 << popcount) - 1
while v < (1 << bits):
yield v
# Gosper's Hack: 计算下一个具有相同置位数的整数
t = v | (v - 1)
v = (t + 1) | (((~t & -~t) - 1) >> (trailing_zeros(v) + 1))上述 bit_permutations_original 函数能有效地生成所有符合条件的原始值。例如,bit_permutations_original(3, 5) 将生成 0b00111, 0b01011, 0b01101, 0b01110, 0b10011, 0b10101, 0b10110, 0b11001, 0b11010, 0b11100。
在某些应用中,除了原始值,我们还需要其位反转形式。例如,0b00111(7)的5位反转是 0b11100(28)。
一种常见的位反转方法是使用一系列位移和掩码操作,这种方法通常针对固定位数进行高度优化,例如:
def reverse_fixed_bits(v, bits):
"""
针对特定位数(例如 <= 16)进行优化的位反转函数。
此方法通过多次位移和按位或操作实现。
"""
assert bits <= 16 # 此优化方法通常有位数限制
v = ((v >> 1) & 0x5555) | ((v & 0x5555) << 1) # 交换相邻位
v = ((v >> 2) & 0x3333) | ((v & 0x3333) << 2) # 交换每两位
v = ((v >> 4) & 0x0F0F) | ((v & 0x0F0F) << 4) # 交换每四位
v = ((v >> 8) & 0x00FF) | ((v & 0x00FF) << 8) # 交换每八位
return v >> (16 - bits) # 调整到正确的位数然而,在 bit_permutations_original 生成每个值后,如果每次都调用 reverse_fixed_bits 函数,会导致以下问题:
为了解决上述问题,我们可以修改 bit_permutations 函数,使其在生成每个原始值 v 的同时,也计算并返回其位反转值 reverse_v。这样,每次迭代将产生一个 (v, reverse_v) 对。
关键的优化在于如何高效且通用地计算 reverse_v。Python提供了一种简洁的方式:将整数转换为二进制字符串,反转字符串,再转换回整数。
def trailing_zeros(v):
"""
计算给定整数v的尾随零的数量。
"""
if v == 0:
return 0
return (v & -v).bit_length() - 1
def bit_permutations_optimized(popcount, bits):
"""
生成所有N位中M个置位的二进制值,并同时生成其位反转形式。
:param popcount: 置位(1)的数量 M
:param bits: 总位数 N
"""
if popcount < 0 or popcount > bits:
# 无效输入
pass
elif popcount == 0:
# 0个置位,只有0,其反转也是0
yield 0, 0
elif popcount == bits:
# 所有位都是1,其反转也是自身
all_ones = (1 << bits) - 1
yield all_ones, all_ones
else:
v = (1 << popcount) - 1
while v < (1 << bits):
# 核心优化:在生成原始值v的同时计算其位反转值
# 1. 格式化为固定宽度的二进制字符串
# 2. 反转字符串
# 3. 将反转后的字符串转换回整数
reverse_v = int(format(v, f'0{bits}b')[::-1], 2)
yield v, reverse_v
# Gosper's Hack: 计算下一个具有相同置位数的整数
t = v | (v - 1)
v = (t + 1) | (((~t & -~t) - 1) >> (trailing_zeros(v) + 1))下面是使用优化后的 bit_permutations_optimized 函数的示例:
# 示例:生成5位中3个置位的二进制值及其位反转形式
popcount_example = 3
bits_example = 5
print(f"生成 {bits_example} 位中 {popcount_example} 个置位的二进制值及其位反转形式:")
for perm, reverse_perm in bit_permutations_optimized(popcount_example, bits_example):
print(f"原始值: {format(perm, f'0{bits_example}b')} ({perm}), "
f"反转值: {format(reverse_perm, f'0{bits_example}b')} ({reverse_perm})")
# 预期输出 (部分):
# 原始值: 00111 (7), 反转值: 11100 (28)
# 原始值: 01011 (11), 反转值: 11010 (26)
# ...通过将位反转逻辑直接集成到 bit_permutations 生成器中,我们成功地将原始值和其位反转值的生成过程合并为一次迭代,提升了代码的简洁性和整体执行效率。这种方法利用Python的字符串格式化和切片特性,实现了灵活且通用的位反转,是处理此类二进制组合问题的有效策略。
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