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深入理解Java中的位操作

發布時間:2024/7/23 java 38 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 深入理解Java中的位操作 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

與、或、非、位移

原碼、反碼、補碼

字節、位、超區間......

開始本章節之前,我們先思考一個問題:

byte a = 33; byte b = -3;

若我們輸出a、b的二進制字符串是多少?

答案是這樣的么?

a->// 00100001 b->// 10100001

當然同學們可能會覺得我既然問了就肯定不是這樣;是吧~別著急你們試試就知道了。

在Java中輸出一個值對應的二進制方法有很多,這里提供一個簡單的方法:

int value = 33; String bs = String.format("%32s", Integer.toBinaryString(value)).replace(" ", "0");

在方法中是int值,int占4字節32位,所以是:“%32s”?若是byte將32改成8即可;當然對于byte你還需要加上**“&0xFF”**來做高位清零操作。

String bs = String.format("%8s", Integer.toBinaryString(value&0xFF)).replace(" ", "0");

基本原則

在Java中是采用的有符號的運算方式,故:高位為符號位,其余位存儲數據信息。

簡單來說:

+1 ->// 00000001 -1 ->// 10000001

默認例子中的值都按byte來算,占8位,減少大家的記憶負擔。

因為byte占8位,所以有效數據存儲7位,最高位為符號位。int值則是31位存儲數據。

0 代表正數

1 代表負數

上述的-1的表示方法其實并不是機器碼,而是人腦的理解方式。

我們認為+1與-1的差異就是高位不同而已,這是我們基于自然規律來看的;而機器真正存儲的值其實是:11111111;這里其實就給大家提到了最初的問題。

二進制的計算規則是:逢2進1

這個很好理解,因為表示的數字就是:0、1兩個數字,想要表示更大的值就只能往前遞增進步。

在平時生活中是逢10進1;因為咱們有10個數字:9、8、7、6、5、4、3、2、1、0;所以11就是:當為0|9增加為10的時候就進一格所以變成:1|0,個位再把剩余的1補上就是:1|1;所以就是11。

那么:

1就是:0|0|0|0|0|0|0|1 2就是:0|0|0|0|0|0|1|0 3就是:0|0|0|0|0|0|1|1 4就是:0|0|0|0|0|1|0|0

運算法則

?

byte a = (byte) 0b01011000; // 88 byte b = (byte) 0b10101000; // -88 int n = 1;

按位與 a & b

?

輸入2個參數

a、b對應位都為1時,c對應位為1;反之為0。

按位或 a | b**

?

輸入2個參數 a、b對應位只要有一個為1,c對應位就為1;反之為0。

按位異或 a^b

?

輸入2個參數 a、b對應位只要不同,則c對應位就為1;反之為0。

按位取反(非)

?

輸入1個參數 c對應位與輸入參數a完全相反;a對應位為1,則c對應位就為0;a對應位為0,則c對應位就為1。

左移

?

輸入1個參數a;n = 1 a對應位全部左移動n位得到c;a最左邊的n個位全部丟棄(紅色框),c最右邊n個位補充0(綠色框)。

右移(帶符號)

?

輸入1個參數b;n = 1 這里將參數換為b是因為b為負數,第一個位為1 b對應位全部右移動n位得到c;b最右邊n個位全部丟掉(紅色框),c最左邊n個位補充1(綠色框)。 這里需要注意的是其左邊補充的值取決于b的最高位也就是符號位:符號位是1則補充1,符號位是0則補充0。

右移(無符號)

?

輸入1個參數b;n = 1 這里將參數換為b是因為b為負數,第一個位為1 b對應位全部右移動n位得到c;b最右邊n個位全部丟掉(紅色框),c最左邊n個位補充0(綠色框)。 這里需要注意的是其左邊補充的值永遠為0,不管其最高位(符號位)的值。

進制表示規范

這個小節是插曲,部分同學可能注意到上面寫的進制定義是:0b01011000,部分同學 可能疑惑為什么不是 0x 之類的。

前綴

十進制:直接寫數字即可

二進制:0b或0B開頭;如:0b01011000 代表十進制 88

八進制:0 開頭;如:0130 代表十進制 88 (1x64+3x8)

十六進制:0x或0X開頭;如:0x58 代表 88 (5x16+8)

后綴

0x?? 若小于127 則按byte算,大于則按int類型算

0xFF默認為int類型

若聲明為long添加后綴:L或l:如:0xFFL 或 0xFFl

帶小數的值默認為double類型;如:0.1

若聲明為float添加后綴:f 或 F:如:0.1F

若聲明為double添加后綴:d或D:如:1D

范圍

二進制:1、0

八進制:0~7

十進制:0~9

十六進制:0~9 + A~F

類型轉換

在上述運算法則中:兩個不同長度的數據進行位運算時,系統會將二者按右端對齊左端補齊,然后進行位運算

a 為 int 占32位

b 為 byte 占8位

執行: a&b 、a|b 、a^b….等操作時:

若b為正數,則左邊補齊24個0

若b為負數,則左邊補齊24個1

若b = 0b01011000 補齊后:0b 00000000 00000000 00000000 01011000

若b = (byte) 0b10101000 補齊后:0b 11111111 11111111 11111111 10101000

為什么 b = 0b10101000 需要加上 (byte) 強轉? 因為默認的0b10101000會被理解為:0b 00000000 00000000 00000000 10101000,這個值是一個超byte范圍的int值(正數):168。 當強轉 byte 后高位丟棄,保留低8位,對于byte來說低8中的高位就是符號位;所以運算后就是:-88(byte)。

原碼、反碼、補碼

相信看了上面那么多的各種規定后,大家有一定的疑問,為什么正數與負數與大家所想的不大一樣呢?

我相信大家覺得正數負數就是這樣的:

// 錯誤的理解 // 0b01011000 -> 88 : (64+16+8) // 0b11011000 -> -88 : -(64+16+8)

大家可能會想,正數與負數不就應該只是差符號位的變化么?

// 正確的理解 // 0b01011000 -> 88 : (64+16+8) // 0b10101000 -> -88 : -(64+16+8)

0b10101000 : -(64+16+8) ??WTF?? 除了符號位能懂以外請你告訴我是怎么得出 64、16、8的?

在這里我們先設兩個基本的概念:

原碼:人所能直接理解的編碼

機器碼:計算機能直接理解的編碼

允許我先說一個小故事:對于在坐的各位來說計算1-1是非常簡單的,但是對于計算機來說就是計算:00000001 與 10000001 (暫且按8位,原碼)。

?

計算機需要識別出橙色部分的符號位,然后提取出粉色部分的數據進行計算;這里有兩個問題:

識別橙色符號位是困難的

若橙色部分是負數則需要增加減法計算模塊

但對于計算機來說做加法就夠了,將1-1換算為:1+(-1);OK這一步就是將所有的減法都換算為加法進行計算,減少了減法硬件模塊的設計,提升了計算機的硬件利用率。

但是這里就有一個問題了,既然是將-1當作了一個值來進行運算,那么必然這個值需要方便做加法才行;按上圖來說我們必不可免的需要去做一次符號位的判斷,然后再做數據位的減法操作,簡單來說還是在做減法。

所以若計算機的機器碼直接采用原碼則會導致硬件資源的設計問題。 有沒有一種辦法將符號位直接存儲到整個結構中,讓計算機在計算過程中不去管所謂的符號位與數據位?有的!就是反碼。

反碼

正數的反碼是其本身

負數的反碼是在其原碼的基礎上, 符號位不變,其余各個位取反。可以簡單理解為?"~a | 10000000"

[+1] = [00000001]原 = [00000001]反 [-1] = [10000001]原 = [11111110]反

?

如上圖,咱們將 -1 的原碼轉化為了反碼;此時我們使用?反[+1] + 反[-1]?進行一次運算:

?

此時咱們可以得到一個值x,這個值可以確定的是符號位為1,為負數,后面數據位全部為1;因為此時是反碼狀態,所以要想我們能直接讀取數據是不是應該轉化為原碼狀態啊。

// 反碼轉原碼流程就是倒過來,符號位不變,其余位為取反即可。 1 - 1 = 1 + (-1) = [00000001]原 + [10000001]原= [00000001]反 + [11111110]反 = [11111111]反 = [10000000]原 = -0

可以看出我們已經解決好了運算的問題了,計算機只需要按照反碼的方式去計算即可,只需要做加法,不需要做減法就可以運算減法流程。計算完成后對于人腦來說需要將反碼轉化為原碼就是可讀的數據了。

但上述也暴露一個問題:-0 的問題;對于0的表示將會出現兩種情況:

[11111111]反 = [10000000]原 = -0

[01111111]反 = [00000000]原 = +0

也就是出現兩種為0的表示值,-0與+0;但對于我們來說0就是0,不需要做區分。所以又引入了補碼。

補碼

正數與反碼規則一樣無需變化:補碼=反碼=原碼

負數在反碼基礎上保證符號位不變,從右端+1

[+1] = [00000001]原 = [00000001]反 = [00000001]補 [-1] = [10000001]原 = [11111110]反 = [11111111]補

?

此時若計算機使用補碼直接進行計算會怎樣?

?

當我們使用補碼計算時,因為末尾的兩位均為1,1+1 = 2;對于二進制來說滿2進1,所以往前進位1,進位后又遇到 1+1 = 2的情形,所以依次進位,當前位置0。

最終計算后就是:1 00000000?,一共9位,因為當前只有8位,所以自然就只剩下:00000000?。

請注意:在當前運算過程中符號位并無差別也直接當作普通值進行步進運算!

如此我們就完成了整個流程的運算,但你還需注意的是,當前運算后的值是補碼,也就是機器直接操作的編碼;如果要還原為我們可讀的值需要反向轉化為原碼。由最初定義可知,正數:原碼=補碼;上述補碼為正數,所以原碼也是:00000000。整個流程如下:

// 補碼計算流程 1 - 1 = 1 + (-1) = [00000001]原 + [10000001]原 = [00000001]反 + [11111110]反 = [00000001]補 + [11111111]補 = [00000000]補 = [00000000]原 = 0

補碼->原碼

正數的補碼就是原碼

負數:

直接倒敘流程,保證符號位不變右端減1,再保證符號位不變其余位取反即可

再走一遍補碼流程;補碼的補碼就是原碼(先取反再+1即可)【敲黑板】

思考[10000000]代表什么?

若是某個計算完成后的補碼值為:10000000 那么他對應的值是什么呢?

// 按方案1來看: [10000000]補 = [11111111]反 = [10000000]原 // 按方案2來看: [10000000]補 = [11111111]補反 = [10000000]補補 = [10000000]原 可見方案1、方案2都是一樣的,補碼的補碼就是原碼。

[10000000]原 = 是等于0呢?還是-0呢?還是-128呢?

因為我們已經規定了:[00000000]原 = 0;為了充分利用位的存儲區間,所以將:[10000000]原 = -128

一般情況下不會對[10000000]補碼求原碼,因為也沒啥意義~

思考(127、-127)原碼、反碼、補碼是多少?

對于正數:

127 = [01111111]原 = [01111111]反 = [01111111]補

對于負數:

-127 = [11111111]原 = [10000000]反 = [10000001]補

對于計算機來說,其存儲的值都是補碼,所以也就造成了一開始我們提到的問題:為什么88與-88的二進制并不只是符號位不同?

再次強調:計算機存儲的是補碼,為了方便運算;我們想要理解其表示的值需要轉化為原碼。

溢出問題

因為計算機計算過程中不再區別符號位,直接將符號位也納入運算流程中;所以也就可以解釋2個基礎問題:(溢出)

兩個正數相加為負數

兩個負數相加為正數

大家可以分析一下:

88+100

(-66) + (-88)

上述計算在byte變量范圍下進行計算,嘗試分析一下補碼的計算流程。

存儲區間

默認的對于采用補碼的計算機系統而言,其存儲值的有效范圍是:-2^(n-1) ~ 2^(n-1) -1 ;n代表當前的位數。

byte,1字節,8位:-2^7 ~ 2^7 -1 = -128~127

short,2字節,16位:-2^15 ~ 2^15 -1 = -32768 ~ 32767

int,4字節,32位:2^31 ~ 2^31 -1

......

若,我想在byte中存儲超過127的值會怎樣?

int i = 200

對應補碼為: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1100 1000

因200未超256(2^8)所以依然只會使用到8個位

int i = 200; // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1100 1000 (200) byte b = (byte) 200; // 1100 1000

當我們將200強轉為byte時高位丟棄僅剩下低8位:1100 1000

如果我們對byte進行輸出會怎樣?

System.out.println(b); // "-56"

首先其直接調用的是:public void println(int x)?方法,OK,既然是int輸出為啥不是200?而是-56?

就算有這樣的方法:public void println(byte x)?方法,會輸出200么?也不會!!

首先對于byte b來說:1100 1000?這是一個負數的補碼,其原碼流程是:

[1100 1000]補 = [1011 0111] = [1011 1000]原 = -(32+16+8) = -56

這里有一個有趣的事情,int轉byte時是直接丟掉高位的所有數據:24個0;但byte轉int時,補充高24位時是根據當前的符號位來補充的,若當前符號位是1則添1,若符號位是0則添0;對于byte來說第一位就是符號位,當前的1100 1000符號位是**“1”**所以添加的就是24位1。

int c = b; // b -> 1100 1000 // c -> 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 1000

若直接打印的是byte值,就是-56;上面我們分析1100 1000的原碼時就已經證明了。那么打印c是不是呢?

對于范圍較少的類型轉換位大類型時不會丟失數據,原來是什么就是什么。

OK,就算不是上面那句話,我們來看看:

[1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 1000]補 = [1000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 0111] = [1000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 1000]原 = -(32+16+8) = -56

若我們轉換為int時想要還原最初的200這個值該如何辦?

分析上面的補碼,可以看出其與最初的補碼差異僅僅在于左邊24位的不同:

[1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 1000]補 = -56 [0000 0000 0000 0000 0000 0000 1100 1000]補 = 200

那么我們只需要將前面的24位重置為0即可,這里就有一個與操作的簡單用法:

/**** 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 1000 (the int)* &* 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 1111 (the 0xFF)* =======================================* 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1100 1000 (200)*/ System.out.println(b & 0xFF); // "200"

在這里我們做了一次特殊的:b & 0xFF?操作,b 轉換為int之后的值與 0xFF 進行按位與操作。

0xFF = 255 其int原碼為:0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 1111,恰好最后8位為1,其余24位為0;所以可以用來做高位擦除操作。

這樣的用法可用以存儲超范圍的數據,比如對于文件的大小來說永遠都是 >= 0,不可能會使用到 < 0 的值,所以對于原始的我們可以根據這個,使用較少的byte表示更多的區間,簡單來說就是無符號。將符號位也用以存儲數據。

int i = 0xFF60; // 65376 System.out.println(i); // 00000000000000001111111101100000 System.out.println(String.format("%32s", Integer.toBinaryString(i)).replace(" ", "0")); byte b1 = (byte) i; byte b2 = (byte) (i >> 8); // 01100000 System.out.println(String.format("%8s", Integer.toBinaryString(b1 & 0xFF)).replace(" ", "0")); // 11111111 System.out.println(String.format("%8s", Integer.toBinaryString(b2 & 0xFF)).replace(" ", "0")); int ret = (b1 & 0xFF) | (b2 & 0xFF) << 8; System.out.println(String.format("%32s", Integer.toBinaryString(ret)).replace(" ", "0")); // 65376 System.out.println(ret);

若沒有做?& 0xFF?操作,其值應是:

/** 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 0000 (b1)* |* 1111 1111 1111 1111 1111 1111 0000 0000 (b2<<8)* =======================================* 1111 1111 1111 1111 1111 1111 0110 0000 (-160)*/ System.out.println(b1 | b2 << 8); // "-160"

65376 本質來說超過了short的存儲范圍:-32768~32767 ,但其在int中依然只需占2個字節16位:65376<65536。所以我們只需要使用2個byte即可存儲,而不需要int的4個byte來存儲。

在Socket傳輸中使用這樣的方式能有效降低傳輸的字節冗余。

案例-多Flag存儲在一個byte中

有這樣一個情形:一個四邊形,四條邊可以是虛線也可以是實線,四條邊相互獨立;定義為 a\b\c\d 四邊;此時我們需要在畫布上畫出這個四邊形;但是因為4邊相互獨立,所以我們常見的就是定義4個bool值:

boolean a = true; boolean b = false; boolean c = false; boolean d = true; void changeA(boolean fullLine) {a = fullLine; }

簡單來說我們定義這樣的方式其一比較麻煩,其二總占用的內存空間至少是4個byte,也有可能是16byte(按int存的情況)。

但是我們表示的內容無非就是2種:實線、虛線

所以我們可以這樣做:

static byte a = 0b00000001; static byte b = 0b00000010; static byte c = 0b00000100; static byte d = 0b00001000; byte x = 0b00000000;

定義a、b、c、d為static,并且使用最后的4位即可。

若我們想要改變a邊的實虛:

void changeA(boolean fullLine) {if (fullLine) {x = (byte) (x | a);} else {x = (byte) (x & ~a);} }

通過該方法,若a邊為實線,則將a flag的值填入x中,反之擦除掉x中的a邊信息;同時保證其他信息不變。

若要拿,也就是判斷a是否為實線該如何辦?

boolean isFullLine() {// return (x & a) != 0;return (x & a) == a; }

2種寫法都是OK的,不過需要注意若對應的a使用了符號位則需要使用0xFF先清理自動補充的符號位。因為與、或、非等操作默認會將參數轉化為int類型進行;所以會出現自動補充符號位的情況。

這樣的操作方案在Android或Socket傳輸中都是非常常見的,比如Socket NIO中的SelectorKey中的ops變量就是這樣的機制;這能有效減少存儲多個參數的情況;并且位操作并不會帶來多少計算負擔。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深入理解Java中的位操作的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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