之前分享了：C語言精華知識：表驅動法編程實踐

這一篇再分享一個查表法經典的例子。

我們怎麼衡量一個函數/代碼塊/算法的優劣呢？這需要從多個角度看待。本篇筆記我們先不考慮代碼可讀性、規範性、可移植性那些角度。

在我們嵌入式中，我們需要根據實際資源的情況來設計我們的代碼。比如當我們能用的存儲器空間極其有限的情況，我之前就有遇到這樣子的情況，我能用的flash空間隻有4KB，但是要實現的功能很多，稍微不注意就會超了，這種情況下我們就得多考慮程序占用方面的問題。如果我們的存儲器空間很足，有時候可以犧牲一些存儲器空間來換取我們程序的運行速度。查表法就是以空間換取時間的典型例子。下面看一個經典的例子：

編寫程序統計一個4bit數據（0x0~0x0F）中1的個數。這裡提供兩種方法：

常規法就是依次判斷這個4bit的數據的每一位是否為1，并用一個計數變量把1的個數記錄下來：

#include <stdio.h> ​ /* 測試結果 */ struct test_res { unsigned int data; /* 數據 */ unsigned int count; /* 數據中1的個數 */ }; ​ struct test_res get_test_res(unsigned int data) { /* 保存測試結果 */ struct test_res res; /* 保證數據總會在0~0xf之間 */ unsigned int temp = data & 0xf; res.count = 0; res.data = temp; /* 循環判斷每一位 */ for (int i = 0; i < 4; i ) { if (temp & 0x01) { res.count ; } temp >>= 1; } return res; } ​ int main(void) { struct test_res res = {0}; for (int i = 0; i < 32; i ) { res = get_test_res(i); printf("-中二進制位為1的個數有%d\n", res.data, res.count); } ​ return 0; }

運行結果：

unsigned int temp = data & 0xf; 語句就是為了保證數據都是在0x0~0xf之間，即0~15為一個周期，如果輸入的數據為16，則當做0來看待，輸入的數據為17，則當做1來看待……

這個例子也可以用查表法來做，把0x0~0xF中的所有數據中每個數據的1的個數都記錄下來，存放到一個表中。這樣一來，數據與數據中1的個數就建立起了一一對應關系，我們就可以通過數組索引來獲取我們想要的結果：

int table[16] = {0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4}; ​ struct test_res get_test_res(unsigned int data) { /* 保存測試結果 */ struct test_res res; /* 保證數據總會在0~0xf之間 */ unsigned int temp = data & 0xf; /* 獲取結果 */ res.data = temp; res.count = table[temp]; return res; }

常規法使用for循環的方式來實現，缺點是占用了不少處理器的時間；查表法的優點彌補了常規法的不足，但是額外占用了一些靜态空間。這裡針對這個應用而言處理的數據還是比較簡單的，數據範圍隻是0x0~0xF之間，所以這兩種方式可能也都差不多。

那如果以上題目稍微改一下：編寫程序統計一個8bit、16bit數據中1的個數。查表法換取的時間就比較明顯了。

下面我們先來看一下編寫程序統計一個8bit（0x0~0xFF）數據中1的個數的情況。

把以上代碼稍微改一下就可以：

struct test_res get_test_res(unsigned int data) { /* 保存測試結果 */ struct test_res res; /* 保證數據總會在0~0xf之間 */ unsigned int temp = data & 0xff; res.count = 0; res.data = temp; /* 循環判斷每一位 */ for (int i = 0; i < 16; i ) { if (temp & 0x01) { res.count ; } temp >>= 1; } return res; }

運行結果：

上面的數據範圍僅僅是0x0~0xF，數據量比較少，建立數據表也比較容易。這裡的數據量範圍變成了0x0~0xFF，比原來多了兩百多個數據，這也還可以接受，也還可以全都列出來。

但是針對這裡的這個問題有更好的方法：

在這個問題中，8bit的數據可以看做兩個4bit數據，這樣就可以共用上面4bit數據的數據表。所以我們隻要把2個4bit數據的1的個數相加，就是最後的結果。

獲取8bit數據1的個數：

struct test_res get_test_res(unsigned int data) { /* 保存測試結果 */ struct test_res res; /* 保證數據總會在0~0xf之間 */ unsigned int temp = data & 0xff; /* 獲取低4位中1的個數 */ unsigned int low_data = temp & 0xf; unsigned int low_cnt = table[low_data]; /* 獲取高4位中1的個數 */ unsigned int high_data = (temp >> 4) & 0xf; unsigned int high_cnt = table[high_data]; /* 結果 */ res.count = low_cnt high_cnt; res.data = temp; return res; }

同樣的，獲取16bit數據也是類似的，把16bit數據當做4個4bit數據。

針對以上這個查表法的例子我們可以總結出：

1、數據表的确定要合适。像上面8bit的情況再重新創建一個數據表把表元素列出來也還可以接受。但是如果是16bit這樣子大數據的情況，建立這麼大的數據表也不太現實。所以需要考慮如何建立一個合适的數據表。

2、需要權衡空間換取時間是否值得。像16bit這樣子大數據的情況，全部列出來的話會大幅度的增加我們的存儲開銷，這種以空間換時間的情況可能會得不償失。

以上就是本次的分享，如有錯誤，歡迎指出！感謝閱讀

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