我一直在尝试在业余时间学习C,而其他语言(C#、Java等)都有相同的概念(通常是相同的运算符)。。。

在核心层面,比特移位(<<,>>,>>)做什么,它可以帮助解决什么问题,以及弯道周围潜伏着什么陷阱?换言之,这是一个绝对的初学者指南,可以让你充分利用它的优点。


当前回答

一个缺点是以下内容依赖于实现(根据ANSI标准):

char x = -1;
x >> 1;

x现在可以是127(01111111)或仍然是-1(11111111)。

实际上,通常是后者。

其他回答

我只写提示和技巧。它可能在测试和考试中有用。

n=n*2:n=n<<1n=n/2:n=n>>1检查n是否为2的幂(1,2,4,8,…):检查!(n和(n-1))获取n:n|=(1<<x)的第x位检查x是偶数还是奇数:x&1==0(偶数)切换x:x^(1<<n)的第n位

请注意,Windows平台上只有32位版本的PHP可用。

然后,如果您将<<或>>移位超过31位,则结果是不可预测的。通常会返回原始数字而不是零,这可能是一个非常棘手的错误。

当然,如果您使用64位版本的PHP(Unix),应该避免移位超过63位。然而,例如,MySQL使用64位BIGINT,因此不应该有任何兼容性问题。

更新:从PHP 7 Windows,PHP构建最终能够使用完整的64位整数:整数的大小取决于平台,尽管通常的最大值约为20亿(即32位带符号)。64位平台的最大值通常约为9E18,除了在PHP 7之前的Windows上,它总是32位。

位屏蔽和移位

位移位通常用于低级图形编程。例如,以32位字编码的给定像素颜色值。

 Pixel-Color Value in Hex:    B9B9B900
 Pixel-Color Value in Binary: 10111001  10111001  10111001  00000000

为了更好地理解,相同的二进制值标记了什么部分代表什么颜色部分。

                                 Red     Green     Blue       Alpha
 Pixel-Color Value in Binary: 10111001  10111001  10111001  00000000

举个例子,我们想得到这个像素颜色的绿色值。我们可以很容易地通过掩蔽和转移来获得该值。

我们的口罩:

                  Red      Green      Blue      Alpha
 color :        10111001  10111001  10111001  00000000
 green_mask  :  00000000  11111111  00000000  00000000

 masked_color = color & green_mask

 masked_color:  00000000  10111001  00000000  00000000

逻辑&运算符确保只保留掩码为1的值。我们现在要做的最后一件事,就是通过将所有这些位右移16位(逻辑右移)来获得正确的整数值。

 green_value = masked_color >>> 16

瞧,我们有一个整数表示像素颜色中的绿色量:

 Pixels-Green Value in Hex:     000000B9
 Pixels-Green Value in Binary:  00000000 00000000 00000000 10111001
 Pixels-Green Value in Decimal: 185

这通常用于编码或解码图像格式,如jpg、png等。

包括位移位在内的按位操作是低级硬件或嵌入式编程的基础。如果您阅读设备规范或甚至某些二进制文件格式,您将看到字节、单词和dword,它们被分解为非字节对齐的位字段,其中包含各种感兴趣的值。访问这些位字段进行读/写是最常见的用法。

图形编程中的一个简单的实际示例是16位像素表示如下:

  bit | 15| 14| 13| 12| 11| 10| 9 | 8 | 7 | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1  | 0 |
      |       Blue        |         Green         |       Red          |

要获得绿色值,您可以执行以下操作:

 #define GREEN_MASK  0x7E0
 #define GREEN_OFFSET  5

 // Read green
 uint16_t green = (pixel & GREEN_MASK) >> GREEN_OFFSET;

解释

为了获得从偏移量5开始到10结束(即6位长)的绿色ONLY值,您需要使用(位)掩码,当对整个16位像素应用该掩码时,将仅产生我们感兴趣的位。

#define GREEN_MASK  0x7E0

适当的掩码为0x7E0,二进制为00000111111000000(十进制为2016)。

uint16_t green = (pixel & GREEN_MASK) ...;

要应用掩码,请使用AND运算符(&)。

uint16_t green = (pixel & GREEN_MASK) >> GREEN_OFFSET;

应用掩码后,您将得到一个16位数字,这实际上只是一个11位数字,因为它的MSB位于第11位。绿色实际上只有6位长,因此我们需要使用右移(11-6=5)来缩小它,因此使用5作为偏移量(#define Green_offset 5)。

同样常见的是使用比特移位进行2次幂的快速乘法和除法:

 i <<= x;  // i *= 2^x;
 i >>= y;  // i /= 2^y;

比特移位运算符正是其名称所暗示的。它们会移位。以下是对不同班次操作员的简要介绍(或不那么简单)。

操作员

>>是算术(或有符号)右移运算符。>>>是逻辑(或无符号)右移运算符。<<是左移位运算符,同时满足逻辑和算术移位的需要。

所有这些运算符都可以应用于整数值(int、long、可能的short和byte或char)。在某些语言中,对任何小于int的数据类型应用移位运算符会自动将操作数的大小调整为int。

注意,<<<不是运算符,因为它是多余的。

还要注意,C和C++不区分右移运算符。它们只提供>>运算符,正确的移位行为是为签名类型定义的实现。答案的其余部分使用C#/Java运算符。

(在所有主流的C和C++实现中,包括GCC和Clang/LLVM,对有符号类型的>>都是算术。一些代码假设这一点,但这不是标准所保证的。不过,这并不是未定义的;标准要求实现以某种方式定义它。然而,负有符号数字的左移是未定义的行为(有符号整数溢出)。因此,除非您需要算术右移,否则使用无符号类型进行位移位通常是一个好主意。)


左移(<<)

整数作为一系列位存储在存储器中。例如,存储为32位整数的数字6为:

00000000 00000000 00000000 00000110

将该位模式向左移动一个位置(6<<1)将产生数字12:

00000000 00000000 00000000 00001100

如您所见,数字向左移动了一个位置,右边的最后一个数字用零填充。您可能还注意到,向左移动相当于乘以2的幂。因此,6<<1相当于6*2,6<<3相当于6*8。一个好的优化编译器将在可能的情况下用移位替换乘法。

非循环移位

请注意,这些不是循环移位。将该值向左移动一个位置(3758096384<<1):

11100000 00000000 00000000 00000000

结果3221225472:

11000000 00000000 00000000 00000000

移动到“末尾”的数字丢失。它不会缠绕。


逻辑右移(>>)

逻辑右移与左移相反。它们不是向左移动比特,而是向右移动。例如,将数字12:

00000000 00000000 00000000 00001100

向右移动一个位置(12>>>1)将返回原来的6:

00000000 00000000 00000000 00000110

所以我们看到向右移动相当于除以2的幂。

丢失的比特不见了

然而,移位不能回收“丢失”的位。例如,如果我们改变这种模式:

00111000 00000000 00000000 00000110

向左4个位置(939524102<<4),我们得到2147483744:

10000000 00000000 00000000 01100000

然后向后移动((939524102<<4)>>4),我们得到134217734:

00001000 00000000 00000000 00000110

一旦丢失位,我们就无法恢复原始值。


算术右移(>>)

算术右移与逻辑右移完全相同,不同的是,它不是用零填充,而是用最高有效位填充。这是因为最高有效位是符号位,或区分正数和负数的位。通过用最高有效位填充,算术右移是保符号的。

例如,如果我们将此位模式解释为负数:

10000000 00000000 00000000 01100000

我们的电话号码是2147483552。用算术移位(-214743552>>4)将其向右移动4个位置,可以得到:

11111000 00000000 00000000 00000110

或号码134217722。

所以我们看到,通过使用算术右移而不是逻辑右移,我们保留了负数的符号。再一次,我们看到我们正在进行2次幂除法。