Success at anything will always come down to this: Focus & Effort, and we control both.
任何事物的成功都取决于两方面：专注和努力，而两者都由我们控制。
问题描述
请实现一个函数，输入一个整数，输出该数二进制表示中 1 的个数。
例如，把 9 表示成二进制是 1001，有 2 位是 1。因此，如果输入 9，则该函数输出 2。
示例 1:
输入：00000000000000000000000000001011
输出：3
解释：输入的二进制串 00000000000000000000000000001011 中，共有三位为 '1'。
示例 2：
输入：00000000000000000000000010000000
输出：1
解释：输入的二进制串 00000000000000000000000010000000 中，共有一位为 '1'。
示例 3：
输入：11111111111111111111111111111101
输出：31
解释：输入的二进制串 11111111111111111111111111111101 中，共有 31 位为 '1'。
二进制中1的个数
这道题是剑指offer上的一道题，其实比较简单，但要写10种以上的解法估计不容易，之前专门分3个系列讲过二进制中1的个数
前面已经写过了，这里就不在细写了，我把答案全部列出来，因为太多，我只给一些简单的提示，如果不懂的可以看下前面写的那3个系列，或者也可以在下面留言，我来给你解答。
1，把n往右移32次，每次都和1进行与运算
1public int hammingWeight(int n) {
2 int count = 0;
3 for (int i = 0; i < 32; i++) {
4 if (((n >>> i) & 1) == 1) {
5 count++;
6 }
7 }
8 return count;
9}
2，原理和上面一样，做了一点优化
1public int hammingWeight(int n) {
2 int count = 0;
3 while (n != 0) {
4 count += n & 1;
5 n = n >>> 1;
6 }
7 return count;
8}
3，1每次往左移一位，再和n进行与运算
1public int hammingWeight(int n) {
2 int count = 0;
3 for (int i = 0; i < 32; i++) {
4 if ((n & (1 << i)) != 0) {
5 count++;
6 }
7 }
8 return count;
9}
4，1每次往左移一位，把运算的结果在右移判断是否是1
1public int hammingWeight(int i) {
2 int count = 0;
3 for (int j = 0; j < 32; j++) {
4 if ((i & (1 << j)) >>> j == 1)
5 count++;
6 }
7 return count;
8}
5，这个是最常见的，每次消去最右边的1，直到消完为止
1public int hammingWeight(int n) {
2 int count = 0;
3 while (n != 0) {
4 n &= n - 1;
5 count++;
6 }
7 return count;
8}
6，把上面的改为递归
1public int hammingWeight(int n) {
2 return n == 0 ? 0 : 1 + hammingWeight(n & (n - 1));
3}
7，查表
1public int hammingWeight(int i) {
2 //table是0到15转化为二进制时1的个数
3 int table[] = {0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4};
4 int count = 0;
5 while (i != 0) {//通过每4位计算一次，求出包含1的个数
6 count += table[i & 0xf];
7 i >>>= 4;
8 }
9 return count;
10}
8，每两位存储，使用加法（先运算再移位）
1public int hammingWeight(int n) {
2 n = ((n & 0xaaaaaaaa) >>> 1) + (n & 0x55555555);
3 n = ((n & 0xcccccccc) >>> 2) + (n & 0x33333333);
4 n = (((n & 0xf0f0f0f0) >>> 4) + (n & 0x0f0f0f0f));
5 n = n + (n >>> 8);
6 n = n + (n >>> 16);
7 return n & 63;
8}
9，每两位存储，使用加法（先移位再运算）
1public int hammingWeight(int n) {
2 n = ((n >>> 1) & 0x55555555) + (n & 0x55555555);
3 n = ((n >>> 2) & 0x33333333) + (n & 0x33333333);
4 n = (((n >>> 4) & 0x0f0f0f0f) + (n & 0x0f0f0f0f));
5 n = n + (n >>> 8);
6 n = n + (n >>> 16);
7 return n & 63;
8}
10，和第8种思路差不多，只不过在最后几行计算的时候过滤的比较干净
1public int hammingWeight(int n) {
2 n = ((n & 0xaaaaaaaa) >>> 1) + (n & 0x55555555);
3 n = ((n & 0xcccccccc) >>> 2) + (n & 0x33333333);
4 n = (((n & 0xf0f0f0f0) >>> 4) + (n & 0x0f0f0f0f));
5 n = (((n & 0xff00ff00) >>> 8) + (n & 0x00ff00ff));
6 n = (((n & 0xffff0000) >>> 16) + (n & 0x0000ffff));
7 return n;
8}
11，每4位存储，使用加法
1public int hammingWeight(int n) {
2 n = (n & 0x11111111) + ((n >>> 1) & 0x11111111) + ((n >>> 2) & 0x11111111) + ((n >>> 3) & 0x11111111);
3 n = (((n & 0xf0f0f0f0) >>> 4) + (n & 0x0f0f0f0f));
4 n = n + (n >>> 8);
5 n = n + (n >>> 16);
6 return n & 63;
7}
12，每3位存储，使用加法
1public int hammingWeight(int n) {
2 n = (n & 011111111111) + ((n >>> 1) & 011111111111) + ((n >>> 2) & 011111111111);
3 n = ((n + (n >>> 3)) & 030707070707);
4 n = ((n + (n >>> 6)) & 07700770077);
5 n = ((n + (n >>> 12)) & 037700007777);
6 return ((n + (n >>> 24))) & 63;
7}
13，每5位存储，使用加法
1public int hammingWeight(int n) {
2 n = (n & 0x42108421) + ((n >>> 1) & 0x42108421) + ((n >>> 2) & 0x42108421) + ((n >>> 3) & 0x42108421) + ((n >>> 4) & 0x42108421);
3 n = ((n + (n >>> 5)) & 0xc1f07c1f);
4 n = ((n + (n >>> 10) + (n >>> 20) + (n >>> 30)) & 63);
5 return n;
6}
14，每两位存储，使用减法（先运算再移位）
1public int hammingWeight(int i) {
2 i = i - ((i >>> 1) & 0x55555555);
3 i = (i & 0x33333333) + ((i >>> 2) & 0x33333333);
4 i = (i + (i >>> 4)) & 0x0f0f0f0f;
5 i = i + (i >>> 8);
6 i = i + (i >>> 16);
7 return i & 0x3f;
8}
15，每3位存储，使用减法
1public int hammingWeight(int n) {
2 n = n - ((n >>> 1) & 033333333333) - ((n >>> 2) & 011111111111);
3 n = ((n + (n >>> 3)) & 030707070707);
4 n = ((n + (n >>> 6)) & 07700770077);
5 n = ((n + (n >>> 12)) & 037700007777);
6 return ((n + (n >>> 24))) & 63;
7}
16，每4位存储，使用减法
1public int hammingWeight(int n) {
2 int tmp = n - ((n >>> 1) & 0x77777777) - ((n >>> 2) & 0x33333333) - ((n >>> 3) & 0x11111111);
3 tmp = ((tmp + (tmp >>> 4)) & 0x0f0f0f0f);
4 tmp = ((tmp + (tmp >>> 8)) & 0x00ff00ff);
5 return ((tmp + (tmp >>> 16)) & 0x0000ffff) % 63;
6}
17，每5位存储，使用减法
1public int hammingWeight(int n) {
2 n = n - ((n >>> 1) & 0xdef7bdef) - ((n >>> 2) & 0xce739ce7) - ((n >>> 3) & 0xc6318c63) - ((n >>> 4) & 0x02108421);
3 n = ((n + (n >>> 5)) & 0xc1f07c1f);
4 n = ((n + (n >>> 10) + (n >>> 20) + (n >>> 30)) & 63);
5 return n;
6}
18，每次消去最右边的1，可以参照第5种解法
1public static int hammingWeight(int num) {
2 int total = 0;
3 while (num != 0) {
4 num -= num & (-num);
5 total++;
6 }
7 return total;
8}
总结
这题如果一直写下去，再写10种也没问题，如果上面的代码你都能看懂，你也会有和我一样的想法。但解这题的最终思路还是没变，所以再写下去也没有太大价值。上面有些写法其实也很鸡肋，这里只是告诉大家这样写也是可以实现的，虽然可能你永远都不这样去写。
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