深入Java中的位操作
发布日期:2021-06-29 22:13:25 浏览次数:2 分类:技术文章

本文共 9402 字,大约阅读时间需要 31 分钟。

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来源:https://0x9.me/I3YJk

学完本章节你将学会位的基础概念与语法,并且还会一些骚操作!!

  • 与、或、非、位移

  • 原码、反码、补码

  • 字节、位、超区间......

开始本章节之前,我们先思考一个问题:

 
  1. byte a = 33;

  2. byte b = -3;

若我们输出a、b的二进制字符串是多少?

答案是这样的么?

 
  1. a->// 00100001

  2. b->// 10100001

当然同学们可能会觉得我既然问了就肯定不是这样;是吧~别着急你们试试就知道了。

在Java中输出一个值对应的二进制方法有很多,这里提供一个简单的方法:

 
  1. int value = 33;

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

在方法中是int值,int占4字节32位,所以是:“%32s” 若是byte将32改成8即可;当然对于byte你还需要加上“&0xFF”来做高位清零操作。

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

基本原则

在Java中是采用的有符号的运算方式,故:高位为符号位,其余位存储数据信息。

简单来说:

 
  1. +1 ->// 00000001

  2. -1 ->// 10000001

默认例子中的值都按byte来算,占8位,减少大家的记忆负担。

因为byte占8位,所以有效数据存储7位,最高位为符号位。int值则是31位存储数据。

  • 0 代表正数

  • 1 代表负数

上述的-1的表示方法其实并不是机器码,而是人脑的理解方式。

我们认为+1与-1的差异就是高位不同而已,这是我们基于自然规律来看的;而机器真正存储的值其实是:11111111;这里其实就给大家提到了最初的问题。

二进制的计算规则是:逢2进1

这个很好理解,因为表示的数字就是:0、1两个数字,想要表示更大的值就只能往前递增进步。

在平时生活中是逢10进1;因为咱们有10个数字:9、8、7、6、5、4、3、2、1、0;所以11就是:当为0|9增加为10的时候就进一格所以变成:1|0,个位再把剩余的1补上就是:1|1;所以就是11。

那么:

 
  1. 1就是:0|0|0|0|0|0|0|1

  2. 2就是:0|0|0|0|0|0|1|0

  3. 3就是:0|0|0|0|0|0|1|1

  4. 4就是:0|0|0|0|0|1|0|0  

运算法则

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  1. byte a = (byte) 0b01011000;  // 88

  2. byte b = (byte) 0b10101000;  // -88

  3. int n = 1;

按位与 a & b

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输入2个参数

a、b对应位都为1时,c对应位为1;反之为0。

按位或 a | b**

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输入2个参数

a、b对应位只要有一个为1,c对应位就为1;反之为0。

按位异或 a^b

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输入2个参数

a、b对应位只要不同,则c对应位就为1;反之为0。

按位取反(非)

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输入1个参数

c对应位与输入参数a完全相反;a对应位为1,则c对应位就为0;a对应位为0,则c对应位就为1。

左移

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输入1个参数a;n = 1

a对应位全部左移动n位得到c;a最左边的n个位全部丢弃(红色框),c最右边n个位补充0(绿色框)。

右移(带符号)

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输入1个参数b;n = 1

这里将参数换为b是因为b为负数,第一个位为1

b对应位全部右移动n位得到c;b最右边n个位全部丢掉(红色框),c最左边n个位补充1(绿色框)。

这里需要注意的是其左边补充的值取决于b的最高位也就是符号位符号位是1则补充1,符号位是0则补充0。

右移(无符号)

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输入1个参数b;n = 1

这里将参数换为b是因为b为负数,第一个位为1

b对应位全部右移动n位得到c;b最右边n个位全部丢掉(红色框),c最左边n个位补充0(绿色框)。

这里需要注意的是其左边补充的值永远为0,不管其最高位(符号位)的值。

进制表示规范

这个小节是插曲,部分同学可能注意到上面写的进制定义是:0b01011000,部分同学 可能疑惑为什么不是 0x 之类的。

前缀

  • 十进制:直接写数字即可

  • 二进制:0b或0B开头;如:0b01011000 代表十进制 88

  • 八进制:0 开头;如:0130 代表十进制 88 (1x64+3x8)

  • 十六进制:0x或0X开头;如:0x58 代表 88 (5x16+8)

后缀

  • 0x?? 若小于127 则按byte算,大于则按int类型算

  • 0xFF默认为int类型

  • 若声明为long添加后缀:L或l:如:0xFFL 或 0xFFl

  • 带小数的值默认为double类型;如:0.1

  • 若声明为float添加后缀:f 或 F:如:0.1F

  • 若声明为double添加后缀:d或D:如:1D

范围

  • 二进制:1、0

  • 八进制:0~7

  • 十进制:0~9

  • 十六进制:0~9 + A~F

类型转换

在上述运算法则中:两个不同长度的数据进行位运算时,系统会将二者按右端对齐左端补齐,然后进行位运算

  • a 为 int 占32位

  • b 为 byte 占8位

执行: a&b 、a|b 、a^b….等操作时:

  1. 若b为正数,则左边补齐24个0

  2. 若b为负数,则左边补齐24个1

若b = 0b01011000 补齐后:0b 00000000 00000000 00000000 01011000

若b = (byte) 0b10101000 补齐后:0b 11111111 11111111 11111111 10101000

为什么 b = 0b10101000 需要加上 (byte) 强转?

因为默认的0b10101000会被理解为:0b 00000000 00000000 00000000 10101000,这个值是一个超byte范围的int值(正数):168。

当强转 byte 后高位丢弃,保留低8位,对于byte来说低8中的高位就是符号位;所以运算后就是:-88(byte)。

原码、反码、补码

相信看了上面那么多的各种规定后,大家有一定的疑问,为什么正数与负数与大家所想的不大一样呢?

我相信大家觉得正数负数就是这样的:

 
  1. // 错误的理解

  2. // 0b01011000 -> 88  : (64+16+8)

  3. // 0b11011000 -> -88 : -(64+16+8)

大家可能会想,正数与负数不就应该只是差符号位的变化么?

 
  1. // 正确的理解

  2. // 0b01011000 -> 88  : (64+16+8)

  3. // 0b10101000 -> -88 : -(64+16+8)

0b10101000 : -(64+16+8) ??WTF?? 除了符号位能懂以外请你告诉我是怎么得出 64、16、8的?

在这里我们先设两个基本的概念:

  • 原码:人所能直接理解的编码

  • 机器码:计算机能直接理解的编码

允许我先说一个小故事:对于在坐的各位来说计算1-1是非常简单的,但是对于计算机来说就是计算:00000001 与 10000001 (暂且按8位,原码)。

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计算机需要识别出橙色部分的符号位,然后提取出粉色部分的数据进行计算;这里有两个问题:

  1. 识别橙色符号位是困难的

  2. 若橙色部分是负数则需要增加减法计算模块

但对于计算机来说做加法就够了,将1-1换算为:1+(-1);OK这一步就是将所有的减法都换算为加法进行计算,减少了减法硬件模块的设计,提升了计算机的硬件利用率。

但是这里就有一个问题了,既然是将-1当作了一个值来进行运算,那么必然这个值需要方便做加法才行;按上图来说我们必不可免的需要去做一次符号位的判断,然后再做数据位的减法操作,简单来说还是在做减法。

所以若计算机的机器码直接采用原码则会导致硬件资源的设计问题。

有没有一种办法将符号位直接存储到整个结构中,让计算机在计算过程中不去管所谓的符号位与数据位?有的!就是反码。

反码

  • 正数的反码是其本身

  • 负数的反码是在其原码的基础上, 符号位不变,其余各个位取反。可以简单理解为 "~a | 10000000"

 
  1. [+1] = [00000001]原 = [00000001]反

  2. [-1] = [10000001]原 = [11111110]反

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如上图,咱们将 -1 的原码转化为了反码;此时我们使用 反[+1] + 反[-1] 进行一次运算:

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此时咱们可以得到一个值x,这个值可以确定的是符号位为1,为负数,后面数据位全部为1;因为此时是反码状态,所以要想我们能直接读取数据是不是应该转化为原码状态啊。

 
  1. // 反码转原码流程就是倒过来,符号位不变,其余位为取反即可。

  2. 1 - 1 = 1 + (-1) = [00000001]原 + [10000001]原= [00000001]反 + [11111110]反 = [11111111]反 = [10000000]原 = -0

可以看出我们已经解决好了运算的问题了,计算机只需要按照反码的方式去计算即可,只需要做加法,不需要做减法就可以运算减法流程。计算完成后对于人脑来说需要将反码转化为原码就是可读的数据了。

但上述也暴露一个问题:-0 的问题;对于0的表示将会出现两种情况:

  • [11111111]反 = [10000000]原 = -0

  • [01111111]反 = [00000000]原 = +0

也就是出现两种为0的表示值,-0与+0;但对于我们来说0就是0,不需要做区分。所以又引入了补码。

补码

  • 正数与反码规则一样无需变化:补码=反码=原码

  • 负数在反码基础上保证符号位不变,从右端+1

 
  1. [+1] = [00000001]原 = [00000001]反 = [00000001]补

  2. [-1] = [10000001]原 = [11111110]反 = [11111111]补

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此时若计算机使用补码直接进行计算会怎样?

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当我们使用补码计算时,因为末尾的两位均为1,1+1 = 2;对于二进制来说满2进1,所以往前进位1,进位后又遇到 1+1 = 2的情形,所以依次进位,当前位置0。

最终计算后就是:1 00000000 ,一共9位,因为当前只有8位,所以自然就只剩下:00000000

请注意:在当前运算过程中符号位并无差别也直接当作普通值进行步进运算!

如此我们就完成了整个流程的运算,但你还需注意的是,当前运算后的值是补码,也就是机器直接操作的编码;如果要还原为我们可读的值需要反向转化为原码。由最初定义可知,正数:原码=补码;上述补码为正数,所以原码也是:00000000。整个流程如下:

 
  1. // 补码计算流程

  2. 1 - 1 = 1 + (-1)

  3. = [00000001]原 + [10000001]原

  4. = [00000001]反 + [11111110]反

  5. = [00000001]补 + [11111111]补

  6. = [00000000]补

  7. = [00000000]原

  8. = 0

补码->原码

正数的补码就是原码

负数:

  1. 直接倒叙流程,保证符号位不变右端减1,再保证符号位不变其余位取反即可

  2. 再走一遍补码流程;补码的补码就是原码(先取反再+1即可)【敲黑板】

思考[10000000]代表什么?

若是某个计算完成后的补码值为:10000000 那么他对应的值是什么呢?

 
  1. // 按方案1来看:

  2. [10000000]补 = [11111111]反 = [10000000]原

  3. // 按方案2来看:

  4. [10000000]补 = [11111111]补反 = [10000000]补补 = [10000000]原

  5. 可见方案1、方案2都是一样的,补码的补码就是原码。

[10000000]原 = 是等于0呢?还是-0呢?还是-128呢?

因为我们已经规定了:[00000000]原 = 0;为了充分利用位的存储区间,所以将:[10000000]原 = -128

一般情况下不会对[10000000]补码求原码,因为也没啥意义~

思考(127、-127)原码、反码、补码是多少?

对于正数:

 
  1. 127 = [01111111]原 = [01111111]反 = [01111111]补

对于负数:

 
  1. -127 = [11111111]原 = [10000000]反 = [10000001]补

对于计算机来说,其存储的值都是补码,所以也就造成了一开始我们提到的问题:为什么88与-88的二进制并不只是符号位不同?

再次强调:计算机存储的是补码,为了方便运算;我们想要理解其表示的值需要转化为原码。

溢出问题

因为计算机计算过程中不再区别符号位,直接将符号位也纳入运算流程中;所以也就可以解释2个基础问题:(溢出)

  1. 两个正数相加为负数

  2. 两个负数相加为正数

大家可以分析一下:

  1. 88+100

  2. (-66) + (-88)

上述计算在byte变量范围下进行计算,尝试分析一下补码的计算流程。

存储区间

默认的对于采用补码的计算机系统而言,其存储值的有效范围是:-2^(n-1) ~ 2^(n-1) -1 ;n代表当前的位数。

  • byte,1字节,8位:-2^7 ~ 2^7 -1 = -128~127

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

  • int,4字节,32位:2^31 ~ 2^31 -1

  • ......

若,我想在byte中存储超过127的值会怎样?

  • int i = 200

  • 对应补码为: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1100 1000

  • 因200未超256(2^8)所以依然只会使用到8个位

 
  1. int i = 200; // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1100 1000 (200)

  2. byte b = (byte) 200; // 1100 1000

当我们将200强转为byte时高位丢弃仅剩下低8位:1100 1000

如果我们对byte进行输出会怎样?

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

首先其直接调用的是:public void println(int x) 方法,OK,既然是int输出为啥不是200?而是-56?

就算有这样的方法:public void println(byte x) 方法,会输出200么?也不会!!

首先对于byte b来说:1100 1000 这是一个负数的补码,其原码流程是:

 
  1. [1100 1000]补 = [1011 0111] = [1011 1000]原 = -(32+16+8) = -56

这里有一个有趣的事情,int转byte时是直接丢掉高位的所有数据:24个0;但byte转int时,补充高24位时是根据当前的符号位来补充的,若当前符号位是1则添1,若符号位是0则添0;对于byte来说第一位就是符号位,当前的1100 1000符号位是“1”所以添加的就是24位1。

 
  1. int c = b; // b -> 1100 1000

  2. // c -> 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 1000

若直接打印的是byte值,就是-56;上面我们分析1100 1000的原码时就已经证明了。那么打印c是不是呢?

对于范围较少的类型转换位大类型时不会丢失数据,原来是什么就是什么。

OK,就算不是上面那句话,我们来看看:

 
  1. [1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 1000]补

  2. = [1000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 0111]

  3. = [1000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 1000]原

  4. = -(32+16+8) = -56

若我们转换为int时想要还原最初的200这个值该如何办?

分析上面的补码,可以看出其与最初的补码差异仅仅在于左边24位的不同:

 
  1. [1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 1000]补 = -56

  2. [0000 0000 0000 0000 0000 0000 1100 1000]补 = 200

那么我们只需要将前面的24位重置为0即可,这里就有一个与操作的简单用法:

 
  1. /**

  2. *

  3. * 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 1000 (the int)

  4. * &

  5. * 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 1111 (the 0xFF)

  6. * =======================================

  7. * 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1100 1000 (200)

  8. */

  9. System.out.println(b & 0xFF); // "200"

在这里我们做了一次特殊的:b & 0xFF 操作,b 转换为int之后的值与 0xFF 进行按位与操作。

0xFF = 255 其int原码为:0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 1111,恰好最后8位为1,其余24位为0;所以可以用来做高位擦除操作。

这样的用法可用以存储超范围的数据,比如对于文件的大小来说永远都是 >= 0,不可能会使用到 < 0 的值,所以对于原始的我们可以根据这个,使用较少的byte表示更多的区间,简单来说就是无符号。将符号位也用以存储数据。

 
  1. int i = 0xFF60; // 65376

  2. System.out.println(i);

  3. // 00000000000000001111111101100000

  4. System.out.println(String.format("%32s", Integer.toBinaryString(i)).replace(" ", "0"));

  5. byte b1 = (byte) i;

  6. byte b2 = (byte) (i >> 8);

  7. // 01100000

  8. System.out.println(String.format("%8s", Integer.toBinaryString(b1 & 0xFF)).replace(" ", "0"));

  9. // 11111111

  10. System.out.println(String.format("%8s", Integer.toBinaryString(b2 & 0xFF)).replace(" ", "0"));

  11. int ret = (b1 & 0xFF) | (b2 & 0xFF) << 8;

  12. System.out.println(String.format("%32s", Integer.toBinaryString(ret)).replace(" ", "0"));

  13. // 65376

  14. System.out.println(ret);

若没有做 & 0xFF 操作,其值应是:

 
  1. /*

  2. * 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 0000 (b1)

  3. * |

  4. * 1111 1111 1111 1111 1111 1111 0000 0000 (b2<<8)

  5. * =======================================

  6. * 1111 1111 1111 1111 1111 1111 0110 0000 (-160)

  7. */

  8. System.out.println(b1 | b2 << 8); // "-160"

65376 本质来说超过了short的存储范围:-32768~32767 ,但其在int中依然只需占2个字节16位:65376<65536。所以我们只需要使用2个byte即可存储,而不需要int的4个byte来存储。

在Socket传输中使用这样的方式能有效降低传输的字节冗余。

案例-多Flag存储在一个byte中

有这样一个情形:一个四边形,四条边可以是虚线也可以是实线,四条边相互独立;定义为 a\b\c\d 四边;此时我们需要在画布上画出这个四边形;但是因为4边相互独立,所以我们常见的就是定义4个bool值:

 
  1. boolean a = true;

  2. boolean b = false;

  3. boolean c = false;

  4. boolean d = true;

  5. void changeA(boolean fullLine) {

  6.    a = fullLine;

  7. }

简单来说我们定义这样的方式其一比较麻烦,其二总占用的内存空间至少是4个byte,也有可能是16byte(按int存的情况)。

但是我们表示的内容无非就是2种:实线、虚线

所以我们可以这样做:

 
  1. static byte a = 0b00000001;

  2. static byte b = 0b00000010;

  3. static byte c = 0b00000100;

  4. static byte d = 0b00001000;

  5. byte x = 0b00000000;

定义a、b、c、d为static,并且使用最后的4位即可。

若我们想要改变a边的实虚:

 
  1. void changeA(boolean fullLine) {

  2.    if (fullLine) {

  3.        x = (byte) (x | a);

  4.    } else {

  5.        x = (byte) (x & ~a);

  6.    }

  7. }

通过该方法,若a边为实线,则将a flag的值填入x中,反之擦除掉x中的a边信息;同时保证其他信息不变。

若要拿,也就是判断a是否为实线该如何办?

 
  1. boolean isFullLine() {

  2.    // return (x & a) != 0;

  3.    return (x & a) == a;

  4. }

2种写法都是OK的,不过需要注意若对应的a使用了符号位则需要使用0xFF先清理自动补充的符号位。因为与、或、非等操作默认会将参数转化为int类型进行;所以会出现自动补充符号位的情况。

这样的操作方案在Android或Socket传输中都是非常常见的,比如Socket NIO中的SelectorKey中的ops变量就是这样的机制;这能有效减少存储多个参数的情况;并且位操作并不会带来多少计算负担。

以上就是关于Java 位操作的常见疑问与原理的讲解,其实还有一些深入的东西,比如:同余、负数取模、小数、规律运算等;这些因为使用较少并且篇幅有限就等下期再给大家一一介绍了。

资本寒冬,该如何面对

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·END·

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看完,赶紧点个“好看”鸭

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