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简介安装使用为什么要使用它？总结一点闲话参考简介
我们都知道计算机是基于二进制的，位运算是计算机的基础运算。位运算的优势很明显，CPU>
安装
本文代码使用>
创建目录并初始化：
$ mkdir -p bitset && cd bitset $ go mod init github.com/darjun/go-daily-lib/bitset
安装bitset库：
$ go get -u github.com/bits-and-blooms/bitset
使用
位集合的基本操作有：
- 检查位（Test）：检查某个索引是否为>设置位（Set）：将某个索引设置为 1。类比向集合添加元素清除位（Clear）：将某个索引清除，设置为 0。类比从集合中删除元素翻转位（Flip）：如果某个索引为 1，则设置为 0，反之设置为 1并（Union）：两个位集合执行并操作。类比集合的并交（Intersection）：两个位集合执行交操作。类比集合的交
位集合一般用于小数值的非负整数的场景中。就拿游戏中简单的签到举例吧，很多游戏都有签到活动，短的有 7 天的，长的有 30 天。这种就很适合使用位集合。每个位的值表示其索引位置对应的那天有没有签到。
type Player struct {
sign *bitset.BitSet
}
func NewPlayer(sign uint) *Player {
return &Player{
sign: bitset.From([]uint64{uint64(sign)}),
}
}
func (this *Player) Sign(day uint) {
this.sign.Set(day)
}
func (this *Player) IsSigned(day uint) bool {
return this.sign.Test(day)
}
func main() {
player := NewPlayer(1) // 第一天签到
for day := uint(2); day <= 7; day++ {
if rand.Intn(100)&1 == 0 {
player.Sign(day - 1)
}
}
for day := uint(1); day <= 7; day++ {
if player.IsSigned(day - 1) {
fmt.Printf("day:%d signed\n", day)
}
}
}
bitset 提供了多种创建 BitSet 对象的方法。
首先 bitset.BitSet 零值可用，如果一开始不知道有多少元素，可以使用这种方式创建：
var b bitset.BitSet
BitSet 在设置时自动调整大小。如果事先知道长度，创建 BitSet 时可传入此值，能有效避免自动调整的开销：
b := bitset.New(100)
bitset 结构支持链式调用，大部分方法返回自身的指针，所以可以这样写：
b.Set(10).Set(11).Clear(12).Flip(13);
注意，bitset 的索引是从 0 开始的。
记得之前在网上看过一道题：
一个农夫带着一只狼、一头羊和一颗白菜来到河边。他需要用船把他们带到对岸。然而，这艘船只能容下农夫本人和另外一种东西（要么是狼，要么是羊，要么是白菜）。如果农夫不在场的话，狼就会吃掉羊，羊会吃掉白菜。请为农夫解决这个问题。
这其实是一个状态搜索的问题，用回溯法就能解决。农夫、狼、羊、白菜都有两个状态，即在河左岸（假设刚开始农夫所处的是左岸）还是河右岸。这里实际上还有个船的状态，由于船一定和农夫的状态是一致的，就不用额外考虑了。这些状态我们很容易用位集合来表示：
const ( FARMER = iota WOLF SHEEP CABBAGE )
编写一个函数来判断状态是否合法。有两种状态不合法：
- 狼和羊在同一边，并且不和农夫在同一边。此时狼会吃掉羊羊和白菜在同一边，并且不和农夫在同一边。此时羊会吃掉白菜
func IsStateValid(state *bitset.BitSet) bool {
if state.Test(WOLF) == state.Test(SHEEP) &&
state.Test(WOLF) != state.Test(FARMER) {
// 狼和羊在同一边，并且不和农夫在同一边
// 狼会吃掉羊，非法
return false
}
if state.Test(SHEEP) == state.Test(CABBAGE) &&
state.Test(SHEEP) != state.Test(FARMER) {
// 羊和白菜在同一边，并且不和农夫在同一边
// 羊会吃掉白菜，非法
return false
}
return true
}
接下来编写搜索函数：
func search(b *bitset.BitSet, visited map[string]struct{}) bool {
if !IsStateValid(b) {
return false
}
if _, exist := visited[b.String()]; exist {
// 状态已遍历
return false
}
if b.Count() == 4 {
return true
}
visited[b.String()] = struct{}{}
for index := uint(FARMER); index <= CABBAGE; index++ {
if b.Test(index) != b.Test(FARMER) {
// 与农夫不在一边，不能带上船
continue
}
// 带到对岸去
b.Flip(index)
if index != FARMER {
// 如果 index 为 FARMER，表示不带任何东西
b.Flip(FARMER)
}
if search(b, visited) {
return true
}
// 状态恢复
b.Flip(index)
if index != FARMER {
b.Flip(FARMER)
}
}
return false
}
主函数：
func main() {
b := bitset.New(4)
visited := make(map[string]struct{})
fmt.Println(search(b, visited))
}
初始时，所有状态为 0，都到对岸之后所有状态为 1，故b.Count() == 4表示都已到达对岸了。由于搜索是盲目的，可能会无限循环：这次农夫将羊带到对岸，下次又将其从对岸带回来了。所以我们需要做状态去重。bitset.String()返回当前位集合的字符串表示，我们以此来判断状态是否重复。
for 循环依次尝试带各种物品，或什么也不带。驱动查找过程。
如果想得到农夫正确的动作序列，可以给 search 加一个参数，记录每一步的操作：
func search(b *bitset.BitSet, visited map[string]struct{}, path *[]*bitset.BitSet) bool {
// 记录路径
*path = append(*path, b.Clone())
if b.Count() == 4 {
return true
}
// ...
*path = (*path)[:len(*path)-1]
return false
}
func main() {
b := bitset.New(4)
visited := make(map[string]struct{})
var path []*bitset.BitSet
if search(b, visited, &path) {
PrintPath(path)
}
}
如果找到解，打印之：
var names = []string{"农夫", "狼", "羊", "白菜"}
func PrintState(b *bitset.BitSet) {
fmt.Println("=======================")
fmt.Println("河左岸：")
for index := uint(FARMER); index <= CABBAGE; index++ {
if !b.Test(index) {
fmt.Println(names[index])
}
}
fmt.Println("河右岸：")
for index := uint(FARMER); index <= CABBAGE; index++ {
if b.Test(index) {
fmt.Println(names[index])
}
}
fmt.Println("=======================")
}
func PrintMove(cur, next *bitset.BitSet) {
for index := uint(WOLF); index <= CABBAGE; index++ {
if cur.Test(index) != next.Test(index) {
if !cur.Test(FARMER) {
fmt.Printf("农夫将【%s】从河左岸带到河右岸\n", names[index])
} else {
fmt.Printf("农夫将【%s】从河右岸带到河左岸\n", names[index])
}
return
}
}
if !cur.Test(FARMER) {
fmt.Println("农夫独自从河左岸到河右岸")
} else {
fmt.Println("农夫独自从河右岸到河左岸")
}
}
func PrintPath(path []*bitset.BitSet) {
cur := path[0]
PrintState(cur)
for i := 1; i < len(path); i++ {
next := path[i]
PrintMove(cur, next)
PrintState(next)
cur = next
}
}
运行结果：
=======================
河左岸：
农夫
狼
羊
白菜
河右岸：
=======================
农夫将【羊】从河左岸带到河右岸
=======================
河左岸：
狼
白菜
河右岸：
农夫
羊
=======================
农夫独自从河右岸到河左岸
=======================
河左岸：
农夫
狼
白菜
河右岸：
羊
=======================
农夫将【狼】从河左岸带到河右岸
=======================
河左岸：
白菜
河右岸：
农夫
狼
羊
=======================
农夫将【羊】从河右岸带到河左岸
=======================
河左岸：
农夫
羊
白菜
河右岸：
狼
=======================
农夫将【白菜】从河左岸带到河右岸
=======================
河左岸：
羊
河右岸：
农夫
狼
白菜
=======================
农夫独自从河右岸到河左岸
=======================
河左岸：
农夫
羊
河右岸：
狼
白菜
=======================
农夫将【羊】从河左岸带到河右岸
=======================
河左岸：
河右岸：
农夫
狼
羊
白菜
=======================
即农夫操作过程为：将羊带到右岸->独自返回->将白菜带到右岸->再将羊带回左岸->带上狼到右岸->独自返回->最后将羊带到右岸->完成。
为什么要使用它？
似乎直接使用位运算就可以了，为什么要使用>
因为通用，上面列举的两个例子都是很小的整数值，如果整数值超过 64 位，我们必然要通过切片来存储。此时手写操作就非常不便了，而且容易出错。
库的优势体现在：
- 足够通用持续优化大规模使用
只要对外提供的接口保持不变，它可以一直优化内部实现。虽然我们也可以做，但是费时费力。而且有些优化涉及到比较复杂的算法，自己实现的难度较高且易错。
有一个很典型的例子，求一个 uint64 的二进制表示中 1 的数量（popcnt，或 population count）。实现的方法有很多。
最直接的，我们一位一位地统计：
func popcnt1(n uint64) uint64 {
var count uint64
for n > 0 {
if n&1 == 1 {
count++
}
n >>= 1
}
return count
}
考虑空间换时间，我们可以预先计算 0-255 这 256 个数字的二进制表示中 1 的个数，然后每 8 位计算一次，可能将计算次数减少到之前的 1/8。这也是标准库中的做法：
const pop8tab = "" +
"\x00\x01\x01\x02\x01\x02\x02\x03\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04" +
"\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05" +
"\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05" +
"\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06" +
"\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05" +
"\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06" +
"\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06" +
"\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07" +
"\x01\x02\x02\x03\x02\x03\x03\x04\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05" +
"\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06" +
"\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06" +
"\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07" +
"\x02\x03\x03\x04\x03\x04\x04\x05\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06" +
"\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07" +
"\x03\x04\x04\x05\x04\x05\x05\x06\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07" +
"\x04\x05\x05\x06\x05\x06\x06\x07\x05\x06\x06\x07\x06\x07\x07\x08"
func popcnt2(n uint64) uint64 {
var count uint64
for n > 0 {
count += uint64(pop8tab[n&0xff])
n >>= 8
}
return count
}
最后是 bitset 库中的算法：
func popcnt3(x uint64) (n uint64) {
x -= (x >> 1) & 0x5555555555555555
x = (x>>2)&0x3333333333333333 + x&0x3333333333333333
x += x >> 4
x &= 0x0f0f0f0f0f0f0f0f
x *= 0x0101010101010101
return x >> 56
}
对以上三种实现进行性能测试：
goos: windows goarch: amd64 pkg: github.com/darjun/go-daily-lib/bitset/popcnt cpu: Intel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @ 3.60GHz BenchmarkPopcnt1-8 52405 24409 ns/op BenchmarkPopcnt2-8 207452 5443 ns/op BenchmarkPopcnt3-8 1777320 602 ns/op PASS ok github.com/darjun/go-daily-lib/bitset/popcnt 4.697s
popcnt3 相对 popcnt1 有 40 倍的性能提升。在学习上我们可以自己尝试造轮子，以此来加深自己对技术的理解。但是在工程上，通常更倾向于使用稳定的、高效的库。
总结
本文借着>
大家如果发现好玩、好用的 Go 语言库，欢迎到 Go 每日一库 GitHub 上提交 issue????
一点闲话
我发现人的惰性实在是太可怕了。虽然这半年来没写文章一开始是因为工作上的原因，后来单纯是因为惯性，因为懒。而且总是“装着很忙”来逃避需要花时间、花精力的事情。在这种想动又不想动的角逐之间，时间就这么一晃而过。
我们总是在抱怨没有时间，没有时间。但仔细想想，仔细算算，我们花在刷短视频，玩游戏上的时间其实并不少。
上周我在阮一峰老师的周刊上看到一篇文章《人生不短》，看了之后深有触动。人总该有所坚持，生活才有意义。
参考
- bitset>Go 每日一库 GitHub：https://github.com/darjun/go-daily-lib
以上就是Go位集合相关操作bitset库安装使用的详细内容，更多关于Go位集合bitset库的资料请关注易采站长站其它相关文章！
