brian kernighan算法通过n & (n - 1)每次消除最右的1，操作次数即为1的个数，时间复杂度o(k)；java推荐使用integer.bitcount()，其底层优化高效且支持负数补码统计。

Java 中可以通过位运算高效统计一个整数二进制表示中 1 的个数，最常用且高效的方法是 Brian Kernighan 算法，它的时间复杂度为 O(k)，k 是二进制中 1 的个数，比遍历所有 32 位更优。

用 n & (n - 1) 消除最低位的 1

核心思想：对任意正整数 n，n & (n - 1) 能将 n 的二进制表示中最右边的一个 1 变成 0，其余位不变。重复该操作直到 n 变为 0，操作次数就是 1 的个数。

例如：
n = 12 → 二进制为 1100
n - 1 = 11 → 1011
n & (n - 1) = 1100 & 1011 = 1000（消掉最右的 1）
继续：1000 & 0111 = 0000 → 共 2 次，所以 12 的二进制有 2 个 1。

代码实现：

public static int bitCount(int n) {
    int count = 0;
    while (n != 0) {
        n = n & (n - 1);
        count++;
    }
    return count;
}

使用 Java 内置方法 Integer.bitCount()

Java 提供了优化过的内置方法 Integer.bitCount(int i)，底层使用查表法 + 分治（类似 SWAR 算法），性能极高，推荐在实际项目中直接使用。

示例：

Alibabacloud Sdk Client Initialization For Java

在 Java 中初始化和管理阿里云 SDK客户端。包括单例模式、线程安全、endpoint 与 region 配置、VPC 终端节点、同步与异步等。

下载

int n = -5; // 补码形式，bitCount 会正确统计所有 32 位中的 1
System.out.println(Integer.bitCount(n)); // 输出 31（因为 -5 的补码有 31 个 1）

注意：该方法对负数也有效，按 32 位补码处理。

手动遍历每一位（适合理解原理）

通过 n & 1 判断最低位是否为 1，再用 n >>> 1 无符号右移一位（避免负数补 1 干扰）。

• 每次取末位：count += n & 1
• 无符号右移：n = n >>> 1
• 循环 32 次（或直到 n == 0）

代码片段：

public static int bitCountManual(int n) {
    int count = 0;
    for (int i = 0; i >> 1;
    }
    return count;
}

扩展：long 类型怎么办？

对于 long，可用 Long.bitCount(long l)；若需手动实现，原理相同，但需循环 64 次，或用类似 Brian Kernighan 的写法（n & (n - 1) 对 long 同样适用）。

示例：

long x = 0x1L 

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