0. 概要
前两篇文章我们了解了二进制的基本原理(谈谈二进制(一))以及二进制的四则运算(谈谈二进制(二)),本篇我们一起来看看二进制的位运算。
先来看一下有哪些位运算:
上表中列出了我们编程语言中的所有位运算符以及它们对应的规则。在前面的文章中我们讲过,二进制的1
和0
对应了电子元器件中的高低电平,或是开和关,而实际上,1
和0
也可以代表逻辑中的真
与假
。因此,上表中的前三个运算符其实也是逻辑运算符,而它们在逻辑运算中的规则,和二进制位运算基本一致,我们会在文中提及时做一些说明。
1. 位运算
所谓位运算,指的是直接对二进制的位进行的运算,它只针对二进制的每一个位,所以它与前面我们讲的四则运算的最根本的区别是:位运算没有进位。
注意了,本篇文章所谈的位运算,都是针对二进制的运算,虽然我们可以将这些运算符直接作用在十进制数上(代码中),但它背后的计算过程却是针对该数对应的二进制数的。
我们一个一个来看。
1.1 与
与运算,运算符号是&
。首先,与运算是一个二元运算,什么意思呢?就是像我们的加减乘除四则运算一样,与运算也需要两个数进行运算,然后生成第三个数,譬如:A & B = C
。
与运算的规则正如上面表格中所说,参与运算的两个数的每个对应位上的数,如果都为1
,则结果也为1
,否则为0
。解释一下,假如我们有两个只有一位的最简单的二进制数,那么它们之间进行与运算的结果只有如下三种:1 & 1 = 1
,1 & 0 = 0
,0 & 0 = 0
。嗯,至少在这组运算中,看上去是不是很像乘法?实际上前面我们也说到了,位运算表格中的前三个运算符也是逻辑运算符,这里我们把1
看做真
,0
看做假
,则这三个运算结果就变成了逻辑运算的结果,&
所代表的与
,其实就是且
。真且真
,其结果才能为真,否则都为假,也就是0
了。
上面说的是一位二进制的运算情况,也顺带提了一下逻辑运算,那么多位的二进制数之间的与运算又是怎样的呢?其实就是把两个数的每一位都与对方做一个与运算,最后把结果按位排列起来就行了,竖式如下:
上面两个数分别对应十进制的5
和7
,我们可以用代码去验证一下:
print(5&7) # 5
这就是二进制的与运算,是不是非常简单?其实早在前面讲四则运算的时候我们就已经发现,二进制的运算真的非常简单,而今天我们看到的位运算,甚至连进位都省了,真的是……简单。
1.2 或
紧接着,或运算,运算符为|
,同样是二元运算。它和上面的与运算的运算方式一致,也是两个数的每一位与对方的对应为进行运算,运算规则唯一不同的地方就是,或运算只需要其中一个数为1
,结果就为1
。即两个一位二进制数之间的或运算的结果有如下三种:1 | 1 = 1
,1 | 0 = 1
,0 | 0 = 0
。同样的,或运算也是一种逻辑运算,这里就不再展开了,我们直接来看例子,还是5
和7
:
结果是7
,我们同样用代码去验证一下:
print(5|7) # 7
非常简单。
1.3 异或
异或运算,运算符为^
,也是一个二元运算,运算方式同前面两个运算一样,规则方面:对应位的两个数不同
时为1
,否则为0
。它的运算规则一部分和或运算类似,只要两个数中有一个是1
,结果就可以是1
,但必须是相异的两个数。这大概就是它异或
这个名字的来源。
依然是5
和7
,我们来看一下结果:
结果是10
,也就是2
,验证一下:
print(5^7) # 2
记得,异或就是不相同时为1
,相等为0
,也就是判断两个对应数字是否不相等
。同时,异或也是一个逻辑运算符,运算规则同理。
1.4 取反
取反运算,符号为~
。这个运算就稍微有点特殊了,首先,它是一种一元运算,也就是它只对一个数进行位运算,然后形成结果;其次,取反运算还涉及到了补码、反码、原码之类的问题。
我们先来看它的规则:二进制每一位数取反,即0
变1
,1
变0
。看上去非常简单对吧?我们来按照我们初步理解的规则试一下:
(注意,上面这个答案是错误的。)
我们对101(5)
取反得到了010
也就是2
,然后用代码验证一下:
print(~5) # -6
结果是-6
!好奇怪,我们再用C++
试一下:
#include "iostream"
int main(int argc, char** argv) {
int number;
number = 5;
std::cout << ~number;
return 0;
}
// -6
结果依然是-6
!
正如前面所说,按位取反运算涉及到了补码之类的骚操作,而这些内容不在本篇文章的涉及范围内,将会在下一篇二进制文章中讲解,因此这里不做详细展开,只大概解释一下:
上面我们用到的int
型的整数都是有符号数,而计算机在存储有符号数时均使用二进制补码
,而补码这个东西,简单说会在高位(数字自身的二进制范围以外)表示数字的正负,其中0
表示正,1
表示负,因此我们在做按位取反操作后,原数字不仅仅是自身按位取反,高位上的我们看不见的部分也取反了,所以5
变成-6
,就是从正数变成了负数。那为什么是-6(-110)
呢?这个就涉及到负数补码的运算过程了,等我们下一篇讲到的时候再提。
总之我们记住,按位取反的结果就是原数取负值后再减一。譬如上面的5
变成-6
,就是5 × (-1) - 1 = -6
,同样的,我们如果对-6
取反,会得到-6 × (-1) - 1 = 5
。
以上就是按位取反,细心的朋友可能注意到了,这里其实还有个小问题,上面提到的按位取反变成负数,是因为补码,而补码的高位会用1
和0
表示正负,那么如果对一个无符号整型做取反呢?我们来试验一下:
#include "iostream"
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
unsigned int five;
five = 5;
cout << ~five;
return 0;
}
// 4294967290
对于一个无符号数5
取反后得到了4294967290
,看上去有点像溢出了,但实际上,4294967290
这个数等于$2^{32}-6$,这两个数,用32
位二进制数表示,分别是这样的:
0000,0000,0000,0000,0000,0000,0000,0101 // 5
1111,1111,1111,1111,1111,1111,1111,1010 // 4294967290
整个32
位都对上了,这回是真·按位取反了。这是无符号数的特殊性,却更符合我们的直觉。而$2^{32}-6$中的这个-6
很凑巧,正好是有符号数5
的取反结果,实际上我们如果用更多的数去试,会发现这并不是凑巧,而是确确实实的规律。等到我们讲到补码的时候,就明白是怎么回事了。
1.5 左移
好了,最麻烦的一个运算讲完了,接下来是两个互为逆运算的运算,先来看看左移运算。
左移运算,符号为<<
,是一个二元运算。运算规则是,二进制所有位全部左移若干位,若高位溢出,则丢弃,低位补0
。很多人第一次看到这个运算的时候会很懵,不知道它到底要干嘛,什么叫左移若干位?其实它的运算规则也很简单,我们举一个例子来看,还是101(5)
好了,我们来计算一下101 << 1
的结果,这个式子的意思是,101
这个数左移1
位。
我们注意观察1010
这个结果,看上去是不是就像,在101
的后面(右边)加了一个0
?嗯,没错,这个直觉是对的,101 << 1
就是在101
的后面加了一个0
。那为什么叫左移呢?我们来把上面的竖式稍稍做一些改动:
我们在101
的右边加了一个基准线,然后当我们做101 << 1
时,以这根线为准,整个101
向左移动了1
位,最后在101
和基准线之间添加一个0
,得到了1010
这个结果。这就是左移的原因了,虽然看起来像是在原数的右边加了0
,其实是整个数字以一根看不见的线为基准,向左移动了n
位。因为右边是低位,所以低位补0
,而高位如果超过了表示范围,发生了溢出,就直接丢弃。
解释完了运算规则,我们再来看看101 << 1
的结果1010
,这个数字的十进制是10
,正好是101(5)
的2
倍,那如果我们继续左移呢?也就是101 << 2 = 1010 << 1 = 10100
,这个10100(20)
又是10
的2
倍,5
的4
倍。
print(5<<1) # 10
print(5<<2) # 20
看来我们发现了一个规律:二进制每左移运算一位,则结果是原来的2
倍。所以如果左移n
位,得到的结果就是原来的$2^n$倍。
这是个很显而易见的规律,但许多人在刚接触左移,二进制的时候,不是很理解,为什么是2
的倍数?因为……这是二进制,嗯,就么简单。好吧,我再举一个例子,相信不懂的朋友们看了这个例子就明白了。
我这里创造一个运算符<-
(我不知道实际上有没有这样的运算符),假设它的作用和<<
一样,也是左移,但作用于十进制
数字,运算规则和<<
一模一样。接着我们来计算5 <- 1
,按照左移运算的规则,5
向左移动一位,低位补0
,结果就是50
。看到了吗?这个结果是5
的10
倍!也就是我们平时常说的,在什么什么数字后面加个0
。十进制,所以倍数是10
,二进制,所以倍数是2
,这一点相信看过我前面文章【谈谈二进制(一)】的朋友们一定不会陌生。同理,如果在八进制数后面添一个0
,结果会是原数的8
倍,十六进制就是16
倍。
左移运算其实帮我们又进一步地理解了进制。
1.6 右移
说完了左移,接着是右移。右移是左移的逆运算,也就是原数右边(和上面左移相同位置)以一根线为基准,整体向右移动n
位,低位,也就是移动到基准线右边的数字则被丢弃。
譬如101 >> 1 = 10
,所以5 >> 1 = 2
。我们知道,整数的除法计算时会舍去小数部分,因此5 / 2 = 2
,则右移是除以$2^n$这个规则也成立。
2. 位运算的应用
2.1 代码库中的应用
很多人觉得二进制位运算这个东西学了没用,因为平时写代码也用不到。但实际上,二进制位运算在一些代码库中非常常见,它常被用于设置一些标识(flag
),做一些定制化的设置工作。举几个例子,最近在用做Go
语言做项目,Go
语言标准库中的log
和文件打开操作都用到了二进制的位运算:
package main
import (
"log"
"os"
)
func main() {
f, _ := os.OpenFile("filename", os.O_WRONLY|os.O_CREATE, 0666)
defer f.Close()
log.SetFlags(log.Ldate|log.Lshortfile)
}
它们的用法一致,都是用或运算来设置标志位。除标准库外,很多第三方库也用到了二进制的位运算,譬如Go
语言的一个用来做定时任务的第三方库cron
(https://github.com/robfig/cron)中用来解析Crontab
表达式的部分,就用到了和上面标准库中类似的方法。具体细节就不展开讲了,大家有兴趣的可以去看一下它们的源码。
2.2 算法应用
上面说的几个都是在代码库中的应用,因为涉及源码细节比较多,限于篇幅没有展开。这里介绍一个实际的算法例子,来看一下二进制的位运算在解决实际问题时的具体细节。
leetcode
第287
题Find the Duplicate Number(寻找重复数),这题有很多种解法,其中就可以使用二进制的位运算来设置标志位,从而解决问题。我先把原问题的中文版题目贴上来:
给定一个包含 n + 1 个整数的数组 nums,其数字都在 1 到 n 之间(包括 1 和 n),可知至少存在一个重复的整数。假设只有一个重复的整数,找出这个重复的数。
示例 1:
输入: [1,3,4,2,2]
输出: 2
示例 2:
输入: [3,1,3,4,2]
输出: 3
说明:
1. 不能更改原数组(假设数组是只读的)。
2. 只能使用额外的 O(1) 的空间。
3. 时间复杂度小于 O(n2) 。
4. 数组中只有一个重复的数字,但它可能不止重复出现一次。
来源:力扣(LeetCode)
中文链接:https://leetcode-cn.com/problems/find-the-duplicate-number
英文链接:https://leetcode.com/problems/find-the-duplicate-number/
然后是代码:
class Solution:
def findDuplicate(self, nums: List[int]) -> int:
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
base = 0
for i in nums:
if base == base | (1 << i):
return i
base |= (1 << i)
我直接把leetcode
上提交的代码拿上来了,所以保留着leetcode
上的格式。在解析这段代码之前,有些情况我要先说明一下,其实这段代码并没有完全符合题干中的要求,题干说明2.
要求我们只能使用额外O(1)
的空间,但上面的代码其实使用了O(n)
的空间,因为for
循环中每一次循环都计算产生了一个1 << i
。当然,这段代码可以通过leetcode
,而且这个小问题并不影响我们今天的主题,二进制位运算,所以可以暂时忽略它。大家也可以想一想,有没有什么办法可以改造一下这段代码,让它只使用O(1)
的空间呢?
我们来看代码,首先,我们设一个基准值base = 0
,然后开始遍历传入的数字列表nums
,接着是一个判断语句,它很重要,但我们先略过它,来看代码的最后一句base |= (1 << i)
。这句什么意思呢?我们拆解一下来看。
它是让base
与另一个数进行或运算
得到一个新的base
,而base
或运算的对象是1 << i
,我们知道,i
是num
中循环的元素,所以1 << i
得到的二进制结果会是一个1
加上i个0
,譬如1 << 3
,结果就是1000(3个0)
。这种后面全0
的二进制数,其实就是在告诉我们它的位置,1000
就是说当前循环到的3
这个值,它的位置在第三位(右边低位数起)。
我们将这个左移运算后的结果与base
相或后,得到一个新的值,因为base
一开始是0
,按照或运算的规则,0
与任何数相或,都是那个数自己。所以,结合上面解析的左移运算结果的意义,这个或运算的目的,是nums
列表中的元素在占位,先来先到:如果我前面没有跟我一样的元素,则我就占到了属于我的位置上。那如果前面已经有了呢?那么它在位移运算后再与base
相或,得到的值依然是base
的原值,也就达到了刚才被我们略过的那句判断if base == base | (1 << i)
的触发条件,也就找到了那个重复的数。
为什么呢?这依然是或运算的规则导致的,1 | 1 = 1
,刚才我们说到,1 << i
的意义是声明位置,属于我的位置就是1
,如果前面有了一个和我相同的元素,则那个位置在我来之前就被占而置为1
了。这时,我如果再和base
进行或运算,那个属于我的位置在运算后还是1
,base
没有任何改变,因此if
语句的条件就成立了。
譬如一个列表[3, 1, 3]
,第一个数是3(1 << 3 = 1000)
,第一次if
判断为False
,base
自或运算,得到base = 1000
;
第二轮是1(1 << 1 = 0010)
,与base
或运算后为1010
,不等于base
的当前值1000
,判断为假,计算后赋值base = 1010
;
第三轮是3(1 << 3 = 1000)
,与base
或运算后得到1010 | 1000 = 1010
,而base
的原值也是1010
,于是if
语句被触发,我们找到了这个重复的值3
。
这就是这一题二进制位运算解法的详尽算法思路,其实在我们理解了位运算后,这种思路很容易就能理解,它的核心就是一个占位
。有了这种思维后,我们再去看2.1
章节中提及的那些代码库的二进制算法,相信也会容易了很多。
结尾之前,这里要再提一个东西。上面这段代码,其实有一个看上去像BUG
的地方:如果base
的或运算对象是0
呢?那不就也等于自身了吗?嗯,首先,题目中给的数字是1到n之间
,所以一定是正整数,那么1 << i
的结果就不可能为0
。实际上,即使i
为0
,这个结果也不可能为0
,而是1
。按照位移运算的规则,只有1
右移运算后,结果才能为0
。那如果左移负数个单位呢?很遗憾,左移不支持负值,会报错:
print(1 << -1)
# ValueError: negative shift count
3. 结尾
这一篇文章我们了解了二进制的按位运算,并且用一个leetcode
原题的例子讲解了二进制位运算的应用。在下一篇,我们就要进入让很多初学二进制的人们非常头疼的补码、反码之类的世界了。
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