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我们知道,计算机中的数在内存中都是以二进制形式进行存储的 ,而位运算就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作,因此其执行效率非常高,在程序中尽量使用位运算进行操作,这会大大提高程序的性能。
那么,涉及位运算的运算符如下表所示:
符号 | 描述 | 运算规则 | 实例(以四位二进制数为例) |
---|---|---|---|
& | 与 | 两个位都为1时,结果才为1。 | 0001 & 0001 = 1 , 0001 & 0000 = 0 , 0000 & 0000 = 0000 0001\&0001=1,0001\&0000=0,0000\&0000=0000 0001&0001=1,0001&0000=0,0000&0000=0000 |
| | 或 | 两个位都为0时,结果才为0。 | 0001 ∣ 0001 = 0001 , 0001 ∣ 0000 = 0001 , 0000 ∣ 0000 = 0000 0001|0001=0001,0001|0000=0001,0000|0000=0000 0001∣0001=0001,0001∣0000=0001,0000∣0000=0000 |
^ | 异或 | 两个位相同为0,相异为1。 | 0001 ∧ 0001 = 0000 , 0001 ∧ 0000 = 1 , 0000 ∧ 0000 = 0 0001 \wedge0001=0000,0001\wedge0000=1,0000\wedge 0000=0 0001∧0001=0000,0001∧0000=1,0000∧0000=0 |
~ | 取反 | 0变1,1变0。 | ∼ 0 = 1 , ∼ 1 = 0 \sim0=1,\sim 1 = 0 ∼0=1,∼1=0 |
<< | 左移 | 各二进位全部左移若干位,高位丢弃,低位补0。 | 0001 < < k = 0100 , k = 2 0001<<k=0100,k=2 0001<<k=0100,k=2, k k k是左移的位数,这里 k = 2 k=2 k=2 |
>> | 右移 | 各二进位全部右移若干位,对无符号数,高位补0,有符号数,右移补 1 1 1。 | 0100 > > k = 0001 , k = 2 0100>>k=0001,k=2 0100>>k=0001,k=2, k k k是右移的位数,这里 k = 2 k=2 k=2 |
看完,你可能会觉得挺简单的,但位运算的难点并不在这,而在于其性质、高级操作和它的应用。
优先级需要弄清楚,如果不太清楚可以加小括号确保是想要的运算顺序,这里只是相对优先级,即只是和一些常用的算术运算符做比较。
优先级 | 运算符 | 结合方向 |
---|---|---|
1 | − (符号运算符) , ∼ (取反运算符), + + (自增), − − (自减) -(符号运算符),\sim(取反运算符), ++(自增),--(自减) −(符号运算符),∼(取反运算符),++(自增),−−(自减) | 从右到左 |
2 | ∗ (乘) , / (除) , % (取余) *(乘),/(除),\%(取余) ∗(乘),/(除),%(取余) | 从左到右 |
3 | + (加) , − (减) +(加),-(减) +(加),−(减) | 从左到右 |
4 | < < (左移), > > (右移) <<(左移),>>(右移) <<(左移),>>(右移) | 从左到右 |
5 | > (大于) , < ( 小于 ) , > = ( 大于等于 ) , < = ( 小于等于 ) >(大于),<(小于),>=(大于等于),<=(小于等于) >(大于),<(小于),>=(大于等于),<=(小于等于) | 从左到右 |
6 | = = ( 等于 ) , ! = (不等于) ==(等于),!=(不等于) ==(等于),!=(不等于) | 从左到右 |
7 | & (按位与) \&(按位与) &(按位与) | 从左到右 |
8 | ∧ ( 按位异或 ) \wedge (按位异或) ∧(按位异或) | 从左到右 |
9 | ∣ ( 按位或 ) |(按位或) ∣(按位或) | 从左到右 |
公式名称 | 运算规则 |
---|---|
交换律 | A & B = B & A , A ∧ B = B ∧ A A\&B=B\&A ,A\wedge B=B\wedge A A&B=B&A,A∧B=B∧A |
结合律(注意结合律只能在同符号下进行) | ( A & B ) & C = A & ( B & C ) (A\&B)\&C=A\&(B\&C) (A&B)&C=A&(B&C) |
等幂律 | A & A = A , A ∣ A = A A\&A=A,A|A=A A&A=A,A∣A=A |
零律 | A & 0 = 0 A\&0=0 A&0=0 |
互补律(注意,这不同于逻辑运算) | A & ∼ A = 0 , A ∣ ∼ A = − 1 A\&\sim A=0,A|\sim A=-1 A&∼A=0,A∣∼A=−1 |
同一律 | A ∣ 0 = A , A ∧ 0 = A A|0=A,A\wedge 0 =A A∣0=A,A∧0=A |
以上仅为已证明的运算律(可能存在遗漏),其余的博主均认为是不符合不成立的,注意:千万不要将逻辑运算的运算律或者其他的运算律与这混为一谈。
如下表,请读者认真阅读理解,在阅读的过程中可以对示例进行运算。
功能 | 示例 | 位运算 |
---|---|---|
去掉最后一位 | 0100 − > 0010 0100->0010 0100−>0010 | x > > 1 x>>1 x>>1 |
在最后加一个 0 0 0 | 0100 − > 1000 0100->1000 0100−>1000 | x < < 1 x<<1 x<<1 |
在最后加一个1 | 0100 − > 1001 0100->1001 0100−>1001 | ( x < < 1 ) + 1 (x<<1)+1 (x<<1)+1 |
将最后一位变为 1 1 1 | 0100 − > 0101 0100->0101 0100−>0101 | x ∣ 1 x|1 x∣1 |
将最后一位变为 0 0 0 | 0101 − > 0100 0101->0100 0101−>0100,这里实际上就是先确保最低位变为 1 1 1,再减去 1 1 1。 | ( x ∣ 1 ) − 1 (x|1)-1 (x∣1)−1 |
最后一位取反 | 0100 − > 0101 0100->0101 0100−>0101 ,利用异或性质,其中除最后一位其余不变。 | x ∧ 1 x\wedge1 x∧1 |
把右数的第 k k k位变为 1 1 1 | 0001 − > 1001 , k = 4 0001->1001,k=4 0001−>1001,k=4 | x ∣ ( 1 < < ( k − 1 ) ) x|(1<<(k-1)) x∣(1<<(k−1)) |
把右数的第 k k k位变为 0 0 0 | 1001 − > 0001 , k = 4 1001->0001,k=4 1001−>0001,k=4,这个操作实际上就是先得到了 1000 1000 1000,然后取反得到 0111 0111 0111,最后利用按位与的性质其余位不变,最高位为 0 0 0 | x & ( ∼ ( 1 < < ( k − 1 ) ) ) x\&(\sim(1<<(k-1))) x&(∼(1<<(k−1))) |
把右数的第 k k k位取反 | 1000 − > 0000 , k = 4 1000->0000,k=4 1000−>0000,k=4,利用异或性质 | x ∧ ( 1 < < ( k − 1 ) ) x\wedge (1<<(k-1)) x∧(1<<(k−1)) |
由于表长限制,这里接下表继续:
功能 | 示例 | 位运算 |
---|---|---|
取末 k k k位 | 1011 − > 0011 , k = 2 1011->0011,k=2 1011−>0011,k=2 | x & ( ( 1 < < k ) − 1 ) x\&((1<<k)-1) x&((1<<k)−1) |
取右数的第 k k k位 | 1011 − > 0001 , k = 4 1011->0001,k=4 1011−>0001,k=4,右移 k − 1 k-1 k−1位则是去掉了最后的 k − 1 k-1 k−1位,我们利用按位与即可将其提取出来 | x > > ( k − 1 ) & 1 x>>(k-1)\&1 x>>(k−1)&1 |
把末 k k k位全变为 1 1 1 | 1000 − > 1111 , k = 3 1000->1111,k=3 1000−>1111,k=3 | x ∣ ( ( 1 < < k ) − 1 ) x|((1<<k)-1) x∣((1<<k)−1) |
把末 k k k位取反 | 0101 − > 1010 , k = 4 0101->1010,k=4 0101−>1010,k=4 | x ∧ ( ( 1 < < k ) − 1 ) x\wedge ((1<<k)-1) x∧((1<<k)−1) |
把右边连续的 1 1 1变为 0 0 0 | 0111 − > 0000 0111->0000 0111−>0000 ,注意是右起连续的 1 1 1 | x & ( x + 1 ) x\&(x+1) x&(x+1) |
把右起的第一个 0 0 0变为 1 1 1 | 0011 − > 0111 0011->0111 0011−>0111 | x ∣ ( x + 1 ) x|(x+1) x∣(x+1) |
把右起连续的 0 0 0变为 1 1 1 | 1000 − > 1111 1000->1111 1000−>1111,注意是右起连续的 0 0 0 | x ∣ ( x − 1 ) x|(x-1) x∣(x−1) |
取右边连续的 1 1 1 | 1011 − > 0011 1011->0011 1011−>0011 | ( x ∧ ( x + 1 ) ) > > 1 (x\wedge (x+1))>>1 (x∧(x+1))>>1 |
去掉右起的第一个 1 1 1的左边 | 1101 − > 0001 1101->0001 1101−>0001 | x & ( x ∧ ( x − 1 ) ) x\&(x\wedge (x-1)) x&(x∧(x−1)) |
当然,这里只是一些常用的,并不是全部,位运算的神奇远不止于此。
首先,我们要知道,在计算机中,运算是使用的二进制补码,而正数的补码是它本身,负数的补码则是符号位不变,其余按位取反,最后再 + 1 +1 +1得到的, 例如:
15 15 15,原码: 00001111 00001111\space 00001111 补码: 00001111 00001111 00001111
− 15 -15 −15,原码: 10001111 10001111\space 10001111 补码: 11110001 11110001 11110001
那么对于负数的位运算而言,它们的操作都是建立在补码上的,得到的运算结果是补码,最后将补码结果转化成一个普通的十进制数结果。
但需要注意的是,对于有符号数的右移操作,不同的处理器架构可能有不同的规定。在某些架构中(如x86),如果对有符号数执行算术右移(arithmetic right shift),则高位空出来的位置会补上符号位;对于无符号数的右移操作,所有架构都遵循相同的规则:高位空出来的位置会补0。例如对于
−
15
-15
−15,其补码为
11110001
,
11110001,
11110001,右移一位
(
−
15
>
>
1
)
(-15>>1)
(−15>>1)得到的是
11111000
11111000
11111000,即
−
8
-8
−8,其他的同理。
在大多数现代处理器上,无论是有符号数还是无符号数,左移操作总是将空出来的低位补0。
这里我们介绍几个特殊的性质:
快速判断是否为 − 1 -1 −1
在链式前向星中,我们初始化 h e a d head head数组为 − 1 -1 −1,最后判断是否遍历完 u u u的所有边时,即判断 i i i是否为 − 1 -1 −1,我们直接用 ∼ i \sim i ∼i即可。原因就在于 − 1 -1 −1的补码是 11111111 11111111 11111111,按位取反就变为 00000000 00000000 00000000,这实际上就是 0 0 0。
取最低位的 1 1 1,lowbit函数
也就是 x & ( − x ) x\&(-x) x&(−x),这在树状数组中起着巨大作用,这里指路一篇树状数组讲解 b l o g blog blog:点这里,我们来证明一下,这里取 x = 15 x=15 x=15,对于 15 & ( − 15 ) 15\&(-15) 15&(−15),我们知道,在补码上进行运算得到的是 00000001 00000001 00000001,需要注意二元运算的符号位我们需要进行运算。
位运算实现乘除法
将 x x x左移一位实现 × 2 \times 2 ×2,将 x x x右移一位实现 ÷ 2 \div2 ÷2。
a < < 1 ≡ a ∗ 2 a<<1 \equiv a*2 a<<1≡a∗2
a > > 1 ≡ a / 2 a >>1 \equiv a/2 a>>1≡a/2
位运算交换两整数
void swap(int &a,int &b){
a ^= b;
b ^= a;
a ^= b;
}
这效率非常高,我们来剖析其原理,对于 a = a ∧ b a=a\wedge b a=a∧b,则 b = b ∧ ( a ∧ b ) b = b\wedge(a\wedge b) b=b∧(a∧b),根据交换律以及异或性质,得 b = b ∧ b ∧ a = 0 ∧ a = a b=b\wedge b\wedge a=0\wedge a=a b=b∧b∧a=0∧a=a,同理 a = ( a ∧ b ) ∧ a = 0 ∧ b = b a=(a\wedge b)\wedge a=0\wedge b=b a=(a∧b)∧a=0∧b=b。这样就实现了交换操作。
位运算判断奇偶数
我们知道,在二进制中,最低位决定了是奇数还是偶数,所以我们可以提取出最低位的值,即与 1 1 1相与即可实现目的,为 0 0 0则是偶数,为 1 1 1则是奇数。
位运算改变正负性和求绝对值
int change(int a){
return ~ a + 1;
}
对于正数而言,补码就是原码,所以按位取反再
+
1
+1
+1则得到对应真值负数的补码,而对于负数,其补码进行按位取反再
+
1
+1
+1则得到对应真值正数的补码,变为原码。那么知道这个我们就可以特判是否为负数 (这里通过右移
31
31
31位,若为正数,则得到的是
0
0
0,若为负数,则得到的是
−
1
-1
−1,而
0
0
0的补码为
0000
0000
0000,
−
1
-1
−1的补码为
1111
1111
1111,根据异或性质即可判断感谢读者
(恢。)指出错误,这里应该是要进行按位取反操作,这样如果为负数判断结果才为0
。) ,利用条件表达式就可以根据判断结果求绝对值了。如下:
int abs(int a){
return ~(a >> 31) ? a : ~a + 1;
}
int mod(int a,int p){
return a & (p - 1);
}
取余实际上就是舍去大于等于 p p p的位数,所以我们只需要保留在 p p p范围内的数。由于我们限定了 p p p为 2 k 2^k 2k,所以 ( p − 1 ) (p - 1) (p−1)一定是将小于 p p p的最高位全部变为了 1 1 1,这样再进行与操作即可得到余数。
int count(int x){
int cnt = 0;
while(x){
x = x & (x - 1);
cnt ++;
}
return cnt;
}
对于任意的 x x x,转换成二进制后,是形如这样的数字: a a . . . a a 10...00 aa...aa10...00 aa...aa10...00,从右向左数有任意多个 0 0 0,直到遇见第一个 1 1 1,字母 a a a用来占位,代表 1 1 1左边的任意数字。 x − 1 x-1 x−1转换成二进制后,是形如这样的数字: a a . . . a a 01...11 aa...aa01...11 aa...aa01...11,从右向左数,原来的任意多个 0 0 0都变成 1 1 1,原来的第一个 1 1 1,变成 0 0 0,字母 a a a部分不变。对 x x x 和 x − 1 x-1 x−1 进行 按位与 计算,会得到: a a . . . a a 00...00 aa...aa00...00 aa...aa00...00,从右向左数,原来的第一个 1 1 1变成了 0 0 0,字母a部分不变。所以 x & ( x − 1 ) x \& (x-1) x&(x−1)相当于消除了 x x x 从右向左数遇到的第一个 1 1 1。那么, x x x转换成二进制后包含多少个 1 1 1,count函数里的循环就会进行多少次,直到 x x x所有的 1 1 1都被“消除”。
题面
给出两个32位的整数N和M,以及两个二进制位的位置i和j。写一个方法来使得N中的第i到j位等于M(M会是N中从第i为开始到第j位的子串)
样例:
输入: N=(10000000000)2 M=(10101)2 i=2 j=6 输出: N=(10001010100)2 输入: N=(10000000000)2 M=(11111)2 i=2 j=6 输出: N=(10001111100)2
- 1
- 2
- 3
- 4
解题思路
结合所学,我们的思路应该就是先将第 i i i位到第 j j j位全部变为 0 0 0,再将与左移 i i i位的 M M M进行或操作。
AC代码
class Solution {
public:
int updateBits(int n, int m, int i, int j) {
// 循环遍历从第 i 位到第 j 位
for(int pos = i; pos <= j; pos ++ ){
// 将 n 的第 pos 位设为 0
// ~(1 << pos) 创建一个在第 pos 位为 0 其他位为 1 的掩码
// 然后使用按位与运算符(&)来将 n 的第 pos 位设置为 0
n &= ~(1 << pos);
}
// 将 m 左移 i 位,使 m 的低位对齐到 n 的第 i 位
// 然后使用按位或运算符(|)合并 n 和 m
// 这样 n 的第 i 到第 j 位就被 m 的相应位所替换
return n | (m << i);
}
};
题面
给出两个整数 a 和 b , 求他们的和并以整数(int)的形式返回。不能使用 + 等数学运算符。
样例:
输入:
a = 1 b = 2
- 1
- 2
输出:
3
- 1
输入:
a = -1 b = 1
- 1
- 2
输出:
0
- 1
解题思路
这题我们可以利用异或操作来实现,因为异或操作有一个别名叫不进位加法。那么进位操作我们实际上就可以通过 a & b a\&b a&b来实现,因为 a & b a\&b a&b得到的都是 a a a和 b b b上都有的 1 1 1,我们再左移即得到的是进位之后的结果,所以 a + b = ( a ∧ b ) + ( a & b < < 1 ) a+b=(a\wedge b)+(a\&b<<1) a+b=(a∧b)+(a&b<<1)。通过这样模拟竖式加法操作即可。
AC代码
class Solution {
public:
int aplusb(int a, int b) {
// 当没有进位需要处理时循环结束
while(b != 0){
// temp_a 存储 a 和 b 的按位异或结果,这相当于不带进位的加法
int temp_a = a ^ b;
// temp_b 存储 a 和 b 的按位与结果并左移一位,这相当于计算进位
// 因为只有两个位都是1时才会产生进位
int temp_b = (a & b) << 1;
// 更新 a 为不带进位的加法结果
a = temp_a;
// 更新 b 为进位
b = temp_b;
}
// 当没有进位时,a 中存储了最终结果,返回 a
return a;
}
};
题面
用 O(1) 时间检测整数 n 是否是 2 的幂次。
样例
n=4
,返回true
;
n=5
,返回false
.挑战
O(1) 时间复杂度
解题思路
首先我们知道 2 k 2^k 2k是大于 0 0 0的,这里我们需要特判,同理, 2 k 2^k 2k的二进制表示中只有 1 1 1个 1 1 1,故我们可以利用 x & ( x − 1 ) x\&(x-1) x&(x−1)来消除唯一的 1 1 1判断是否等于 0 0 0即可。
AC代码
class Solution {
public:
bool checkPowerOf2(int n) {
// 检查 n 是否大于 0
// 2 的幂必须是正数,因为 0 和负数都不是 2 的幂
// 检查 n 和 n - 1 的按位与操作是否为 0
// 如果 n 是 2 的幂,则其二进制表示中只有一个 1
// 例如 2 (10), 4 (100), 8 (1000)
// 当 n 是 2 的幂时,n - 1 的二进制表示是 n 的最高位 1 变为 0,
// 其余位从 0 变为 1,例如 2 (10) - 1 = 1 (01), 4 (100) - 1 = 3 (011)
// 因此 n & (n - 1) 将得到 0
return n > 0 && (n & (n - 1)) == 0;
}
};
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