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Java源碼解析Integer方法解讀

 更新時間:2016年12月13日 11:07:15   作者:低調(diào)的洋仔  
這篇文章主要介紹了Java源碼解析Integer方法解讀,包括toString方法、toUnsignedString方法、highestOneBit方法等,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

toUnsignedString方法解讀

看到Integer中有這樣的一個方法把int轉(zhuǎn)為Unsigned類型的字符串,但是有幾個點不是很清楚,經(jīng)過查詢資料弄懂了,解讀如下:

 /**
   * Convert the integer to an unsigned number.
   */
  private static String toUnsignedString(int i, int shift) {
    char[] buf = new char[32];
    int charPos = 32;
    int radix = 1 << shift;
    int mask = radix - 1;
    do {
      buf[--charPos] = digits[i & mask];
      i >>>= shift;
    } while (i != 0);

    return new String(buf, charPos, (32 - charPos));
  }

這里的參數(shù)shift是代表的進制,如果是二進制的話shift是2,八進制那么就是8,相應的其mask就計算成1和7了。通過mask與i相與不斷取出digits數(shù)組中對應的字符。

在就是i每次進行邏輯右移的運算,最高位補充零,這樣最終經(jīng)過不斷的邏輯右移后i會變?yōu)?

此外,采用do-while是防止i本身是0的情況下,buf數(shù)組無法獲得其值。

toString方法解讀

// 這個數(shù)組表示的是數(shù)字的十位部分,下面會用到這個數(shù)組。
final static char [] DigitTens = {
   '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0',
   '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1', '1',
   '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2', '2',
   '3', '3', '3', '3', '3', '3', '3', '3', '3', '3',
   '4', '4', '4', '4', '4', '4', '4', '4', '4', '4',
   '5', '5', '5', '5', '5', '5', '5', '5', '5', '5',
   '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6', '6',
   '7', '7', '7', '7', '7', '7', '7', '7', '7', '7',
   '8', '8', '8', '8', '8', '8', '8', '8', '8', '8',
   '9', '9', '9', '9', '9', '9', '9', '9', '9', '9',
    } ;

// 這個數(shù)組表示的是數(shù)字的個位部分,下面會用到這個數(shù)組。把數(shù)組的每個部分進行組合的話可以得到100以內(nèi)的所有的情況的二位整數(shù)。

  final static char [] DigitOnes = {
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
   '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
    } ;

  public static String toString(int i) {
    if (i == Integer.MIN_VALUE)
    // 這里的加1,開始不太清楚什么意思,后來發(fā)現(xiàn)負數(shù)的話              
    // 需要在前面加負號的所以串的大小要加1才行
    // 這里傳入stringSize的部分是正的,在下面的數(shù)組中
    // 進行映射
    int size = (i < 0) ? stringSize(-i) + 1 : stringSize(i);
    char[] buf = new char[size];
    getChars(i, size, buf);
    return new String(0, size, buf);
  }

  static void getChars(int i, int index, char[] buf) {
    int q, r;
    int charPos = index;
    char sign = 0;

    if (i < 0) {
      sign = '-';
      i = -i;
    }

    // 超過65536的整數(shù),先進行下面這樣的一個處理,
    // 這個處理中以100為單位,也就是,余數(shù)控制在兩位
    // 這樣正好映射到上面的十位和個位數(shù)組,一次性寫入
    // buf數(shù)組中兩位,這樣毫無疑問比求出每一位是要快很多的
    while (i >= 65536) {
      q = i / 100;
    // really: r = i - (q * 100);
      r = i - ((q << 6) + (q << 5) + (q << 2));
      i = q;
      buf [--charPos] = DigitOnes[r];
      buf [--charPos] = DigitTens[r];
    }

    // Fall thru to fast mode for smaller numbers
    // assert(i <= 65536, i);
    // 對于小于等于65536的整數(shù)而言,可以直接進行下面的部分
    // 而且這個地方是以除以10進行的,但是實現(xiàn)并不是直接除
    // 而是先求一個52429/2^19約等于0.1000...
    // 相當于i除以了10,但是我不清楚的是為什么這里不直接
    // 除以10,或許是因為精度不夠吧,除法產(chǎn)生浮點數(shù),
    // 或許會不精確,然后得到的除數(shù)再乘以10,得到10位以上
    // 部分的數(shù),通過i-該部分十位以上的數(shù),得到個位的數(shù)字
    for (;;) {
      q = (i * 52429) >>> (16+3);
      r = i - ((q << 3) + (q << 1)); // r = i-(q*10) ...
      buf [--charPos] = digits [r];
      i = q;
      if (i == 0) break;
    }
    if (sign != 0) {
      buf [--charPos] = sign;
    }
  }

  final static int [] sizeTable = { 9, 99, 999, 9999, 99999, 999999, 9999999,
                   99999999, 999999999, Integer.MAX_VALUE };

  // 這里應該是進行了優(yōu)化,通過sizeTable存儲了整型數(shù)據(jù)的位
  // 的情況,從一位一直到10位:2147483647的情況,
  // 這個處理方式很巧妙
  static int stringSize(int x) {
    for (int i=0; ; i++)
      if (x <= sizeTable[i])
        return i+1;
  }

highestOneBit方法解讀

public static int highestOneBit(int i) {
    // HD, Figure 3-1
    i |= (i >> 1);
    i |= (i >> 2);
    i |= (i >> 4);
    i |= (i >> 8);
    i |= (i >> 16);
    return i - (i >>> 1);
  }

這個方法很有意思,我自己算了算,然后才明白了他的精髓,這個方法的作用是求構(gòu)成一個整數(shù)的最大的位所代表的整數(shù)的值。這里通過位移的方式實現(xiàn)了這個功能。接下來舉個簡單的例子,128來講二進制是1000 0000。下面以他為例子算下:

    移1位
    1000 0000
    0100 0000
    |-------------
    移2位
    1100 0000
    0011 0000
    |------------
    移4位
    1111 0000
    0000 1111
    |------------
    移8位
    1111 1111
    0000 0000
    |------------
    移動16位
    1111 1111
    0000 0000
    |------------
    1111 1111

最終的結(jié)果如你所看到的,后面的位全部填充為1,把后面的位全部減掉就得到了最高的位代表的整數(shù)。

bitCount方法解析

public static int bitCount(int i) {
    // HD, Figure 5-2
    i = i - ((i >>> 1) & 0x55555555);
    i = (i & 0x33333333) + ((i >>> 2) & 0x33333333);
    i = (i + (i >>> 4)) & 0x0f0f0f0f;
    i = i + (i >>> 8);
    i = i + (i >>> 16);
    return i & 0x3f;
  }

這個方法著實廢了半天功夫研究,后來算是搞懂了個大概:
第一行,實現(xiàn)的是把整型的二進制位進行兩個兩個的分組,然后統(tǒng)計這兩個位中的1的個數(shù),我不知道這個公式是怎么來的,但是算出來確實是這樣的。
第二行,實現(xiàn)的是把整型的二進制位進行四個四個的分組,然后計算段內(nèi)移位相加,就是1001-> 10 + 01 = 11 相當于三個1了
第三行,就是把整型的二進制位八個一組,然后類似上面的方式,進行位移相加,當然這里通過一些特定的移位以及與運算實現(xiàn)的。
接下來就是十六個一組,三十二個一組最終將統(tǒng)計數(shù)字歸并到最后的幾位表示的統(tǒng)計數(shù)值中。

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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