如果你想计算你的数字mod(%) 2的某次方，你可以使用yourNumber & 2^N-1，在这种情况下，它与yourNumber % 2^N相同。

number % 16 = number & 15;
number % 128 = number & 127;

这可能只是作为模数运算的一种替代品有用，它的红利很大，是2^N。但即便如此，在我在。net 2.0上的测试中，它相对于模运算的速度提升也可以忽略不计。我怀疑现代编译器已经执行了这样的优化。有人知道更多吗?

我将它们用于多选择选项，这样我只存储一个值，而不是10个或更多

按位&用于屏蔽/提取字节的某一部分。

1字节变量

 01110010
&00001111 Bitmask of 0x0F to find out the lower nibble
 --------
 00000010

特别是移位运算符(<< >>)经常用于计算。

一个常见的用法是对齐，例如我需要我的数据在4字节或16字节的边界上对齐。这在RISC处理器中非常常见，其中未对齐的加载/存储要么代价高昂(因为它触发了一个异常处理程序，然后需要修复未对齐的加载)，要么根本不允许。

对于任何以2为幂的对齐，下一个对齐的pos可以计算如下:

aligned_offset = alignment + ((current_offset - 1) & ~(alignment - 1))

所以在4字节对齐和当前偏移量为9的情况下:

aligned_offset = 4 + ((9-1) & ~(4-1)) = 4 + (8 & 0xFFFFFFFC) = 4+ 8  = 12  

所以下一个4字节的对齐偏移量是12

奇怪吗?

(value & 0x1) > 0

它能被2(偶数)整除吗?

(value & 0x1) == 0

河内塔线性解采用位运算来解决问题。

public static void linear(char start, char temp, char end, int discs)
{
    int from,to;
    for (int i = 1; i < (1 << discs); i++) {
        from = (i & i-1) % 3;
        to = ((i | i-1) + 1) % 3;
        System.out.println(from+" => "+to);
    }
}

这个解决方案的解释可以在这里找到