整数的位操作：判断整数的二进制是否含有至少两个连续的1

碰到一个利用字节位操作解决的问题，如何判断一个整数的二进制是否含有至少两个连续的1.

问题本身并不复杂，利用二进制的未操作即可完成，方法也有多种，不同方法效率也差很多，分别利用Python和C来实现并对比一下。

方法一：从头到尾遍历一遍每一位即可找出是否有连续的1存在

这个方法是最普遍的、第一感觉就能想到的方法，下面我们看一下它的具体实现：

Python代码：

上面的实现中，对于整数n先做取余运算（n % 2），如果余数为1，则n的最后一位是1，否则为0，并用this_is_one记录当前位；

然后判断一下，这次和上次的最后一位是不是都是1，如果是，则可以判定该整数有两个连续的1，否则把n向左移一位，继续循环开始的取余操作。

方法二：无需遍历每一位，但还是位操作：移一位（左移、右移皆可）然后和原数“位与”一下即可

这个原理不复杂，思考一下：

如果有两个连续的位为1，原数和移为后的数“位与”操作，就是会发生这两个连续的1进行“位与操作”，则结果中必出现至少一个位为1 (1&1 == 1)，结果不为零；

如果没有至少两个连续的位为1，则1的两边都是0，原数和移为后的数“位与”操作，就是1与两边的0进行“位与操作”，则所有的1都变成了0 (1&0 == 0)，结果必为零；

由以上推理，算法就简化的很多，只用一行代码即可搞定。

Python代码：

那么，上面两种方法的效率差多少呢，我们来测试一下看看：

Python代码

看一下运行结果，循环1百万次，方法二的速度是方法一的4倍多：

1000000 , time cost: 0.6687741279602051

1000000 , time cost: 0.16364359855651855

接下来，用C实现一下看看效率如何

C语言代码

编译并运行以上C代码：

从以上结果看，C语言实现的算法二比算法一块十几倍。

编译优化后运行：

编译器优化后的结果，算法二比算法一块4倍多，但都比未优化的快了很多。

顺便也“自黑”一下Python的性能，确实比起C来差很远。但是合适的工具做适合的事情永远是对的，不妨理解以下下面一段引文：

有个需要每天运行的Python程序，运行大概需要1.5秒。

我花了六小时用Rust重写它，现在运行需要0.06秒。

效率的提升意味着，我要花41年零24天，才能找回我多花的时间