Question

我正在与Bitmasks中的python合作。据我所知，这些是整数数组，当它们解压缩为二进制格式时，它们会告诉您为数组中的给定元素设置了32位中的哪一位（= 1）。

我想知道最快的方法来检查是否为数组的任何元素设置了4个特定位。我不在乎其余的。我已经尝试了以下解决方案，但是对于我的目的而言，它还不够快：

def detect(bitmask, check=(18,22,23,24), bits=32):
    boolmask = np.zeros(len(bitmask), dtype=bool)
    for i, val in enumerate(bitmask):    
        bithost = np.zeros(bits, dtype='i1')
        masklist = list(bin(val)[2:])
        bithost[:len(masklist)] = np.flip(masklist,axis=0)
        if len(np.intersect1d(np.nonzero(bithost)[0] ,check)) != 0:
            boolmask[i] = True        
        else: 
            boolmask[i] = False
    if any(boolmask):
        print("There are some problems")
    else:
        print("It is clean")

例如，如果给定的bitmask包含整数24453656 (1011101010010001000011000 in binary)，则函数 detect 的输出将为“存在一些问题”，因为设置了第22位：

bit: ...  20, 21, 22, 23, 24,...  
mask: ... 0,  0,  1,  0,  0,...

关于如何提高性能的任何想法？

Answer 1

我不确定您的bitmask参数中包含什么。毫无顾忌，您可能应该使用按位运算符。

像这样制作一个面具：

def turn_bits_on(bits):
    n = 0
    for k in bits:
        n = (n | (1 << (k - 1))) if k > 0 else n
    return n

bits_to_check = turn_bits_on([18, 22, 23, 24])

然后，对于单个数字，您可以使用以下命令进行检测：

def is_ok(value, mask):
    return not (value & mask)

print(is_ok(24453656, bits_to_check))

最后，根据您的bitmask值（列表，DataFrame等），将is_ok()函数应用于每个值。

希望这会有所帮助！

Answer 2

整数不过是计算机中的位序列。

因此，如果您得到整数，可以说：333这是计算机的位101001101的序列。它不需要任何拆包。是位。

因此，如果掩码也是整数，则无需任何拆包，只需对其进行按位运算即可。检查wikipedia，了解它们如何工作的详细信息。

为了检查是否在整数abc中设置了xyz位中的任何一位，请执行以下操作： (abc & xyz) > 0。如果您绝对需要检查遮罩是否为位元组，请进行一些打包，如下所示：

def detect(bitmask,check=(18,22,23,24)):
    checkmask=sum(2**x for x in check)
    if (bitmask & checkmask) > 0:
        print "There are some problems"
    else:
        print "Everything OK"

请注意，位掩码从基于0的位索引开始。第一位是位0。

检查位掩码的特定位

2 个答案: