“写程序,位运算是必要的吗?”
这个问题问的好,其实位运算并不是必要的,有什多方法可以可以代替位运算,但是位运算其特有的对程序的优化特点是无法替代的!当然如果你在写Windows应用程序,其中调用的一些Windows APi 你就必须用到位运算,如最简单的MessageBox。当然其中牵扯到的位运算过于简单,就是简单的或运算。想想当初写的第一个windows程序用到MessageBox竟然出现了一个windows窗口,而不是那黑糊糊的Console,让我兴奋了还一段时间!可是当时的我也不知道这里面牵扯的很多知识,甚至什么是API都不知道!
我们在学习C/C++的时候书本上对位运算的相关知识讲得很少,就是简单的“或与非”。如果你的记性好那么你还会记得在位运算中还有一个运算叫做 “异或”运算和移位运算。不知道你现在对位运算的基础是否还清楚,我在这里假设我们都忘了位运算的基础,所以下面我们对位运算进行复习一下。
C/C++语言提供的位运算符有:
运算符 | 含义 | 功能 |
& | 按位与 | 如果两个相应的二进制位都为1,则该位的结果值为1;否则为0。 |
| | 按位或 | 两个相应的二进制位中只要有一个为1,该位的结果值为1。 |
∧ | 按位异或 | 若参加运算的两个二进制位同号则结果为0(假)异号则结果为1(真) |
~ | 取反 | ~是一个单目(元)运算符,用来对一个二进制数按位取反,即将0变1,将1变0。 |
<< | 左移 | 左移运算符是用来将一个数的各二进制位全部左移N位,右补0。 |
>> | 右移 | 表示将a的各二进制位右移N位,移到右端的低位被舍弃,对无符号数,高位补0。 |
位运算的结果演示:
位运算 | 或 “|” or | 与 “&”and | 非 “~” not | 异或 “^” xor |
操作数1 | 01010101 | 11010101 | 10101010 | 10000001 |
操作数2 | 00101010 | 10101010 | (无) | 01111111 |
也能算结果 | 01111111 | 10000000 | 01010101 | 11111110 |
好了看了上面的两个表格,相信你已经对位运算有所了解了,那么接下来,我们就来讲讲位运算的应用。
1、 用于整数的奇偶性判断
想想,我们要判断一个数的奇偶性,在没用位运算之前我们可以用下列的代码来实现:
要知道,上面的代码我们使用的是对2取余,如果操作数value是小数的话,还勉强行得通,但是value是一个上百万的大数,那么这就白白浪费了CPU的大量时间,程序的效率和性能就很差。我们知道任何数在计算机储存中都是以二进制储存的,细心的你就会发现在二进制的最小一位有个特点,为0就是偶数,为1就是奇数,按照这个原理我们根本没必要让我们的CPU大哥白白做那么多的工作,只要一步判断就可以了。接下来就让我们看看位运算的精妙之处!
那么我们的目的就是判断最小位是0还是1,可是我们怎么判断呢?我们要用位运算阿里判断,就是与或非。在上面的复习之中我们只说了位运算的计算方法,并没有说其用处。那么在这里我们用到的就是“与”!与运算特有的一个功能就是判断指定位上的值(0或1)。我们来看下面的表格(与运算)。
操作数1 | 10101010 | 01010101 | 11111111 | 11111110 |
操作数2 | 00000001 | 00000001 | 00000001 | 00000001 |
运算结果 | 00000000 | 00000001 | 00000001 | 00000000 |
我们要注意一下这里的 操作数2 ,它只有最低位是1,其余位都是0,这就是关键所在,操作数1是随机值。我们看看结果只会有两种结果:0或1。这个结果就取决于操作数1的最低位,它为1时就为1,为0时就为0.
“那么我要判断的是第二位呢?”
好!那我们就把操作数2改为 00000010 那么结果就只会有 00000000 或 00000010 其结果取决于第二位。
有了这个基础那么我们来看看怎么用位运算判断奇偶性吧:
使用a%2来判断奇偶性和a & 1是一样的作用,但是a & 1要快好多。
2、 判断n是否是2的正整数冪
所谓2的正整数冪就是指 2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024,2018.............等数字,若何判断一个数是否是这样的数呢?我们看看不用位运算的计算方法:
在这个算法中,我们使用了一个循环。其原理非常简单就是一一的对比,但是其中还调用了数学函数库,效率大大降低。接下来我们讲讲怎样用位运算来判断。我们首先要研究一下这些数的特性,请看下表(与运算):
2的幂 | 8 | 16 | 32 | 64 |
n | 00001000 | 00010000 | 00100000 | 01000000 |
n-1 | 00000111 | 00001111 | 00011111 | 00111111 |
与结果 | 00000000 | 00000000 | 00000000 | 00000000 |
我们发现 n&(n-1) = 0 我们可以 用逻辑非 !(n&(n-1)) = 1 。那是不是这样就可以了呢,你会发现 !(0&(0-1)) = 1 但是 0并不是 2的正整数冪。我们可以用 逻辑与 !(n&(n-1)) && n = 1;请看下面的代码:
3、 统计n中1的个数
朴素的统计办法是:先判断n的奇偶性,为奇数时计数器增加1,然后将n右移一位,重复上面步骤,直到移位完毕。
朴素的统计办法是比较简单的,那么我们来看看比较高级的办法。
举例说明,
考虑2位整数 n=11,里边有2个1,先提取里边的偶数位10,奇数位01,把偶数位右移1位,然后与奇数位相加,因为每对奇偶位相加的和不会超过“两位”,所以结果中每两位保存着数n中1的个数;
相应的如果n是四位整数 n=0111,先以“一位”为单位做奇偶位提取,然后偶数位移位(右移1位),相加;再以“两位”为单位做奇偶提取,偶数位移位(这时就需要移2位),相加,因为此时没对奇偶位的和不会超过“四位”,所以结果中保存着n中1的个数;
依次类推可以得出更多位n的算法。整个思想类似分治法。
在这里就顺便说一下常用的二进制数:
二进制数 | 二进制值 | 用处 |
0xAAAAAAAA | 10101010101010101010101010101010 | 偶数位为1,以1位为单位提取奇位 |
0x55555555 | 01010101010101010101010101010101 | 奇数位为1,以1位为单位提取偶位 |
0xCCCCCCCC | 11001100110011001100110011001100 | 以“2位”为单位提取奇位 |
0x33333333 | 00110011001100110011001100110011 | 以“2位”为单位提取偶位 |
0xF0F0F0F0 | 11110000111100001111000011110000 | 以“8位”为单位提取奇位 |
0x0F0F0F0F | 00001111000011110000111100001111 | 以“8位”为单位提取偶位 |
0xFFFF0000 | 11111111111111110000000000000000 | 以“16位”为单位提取奇位 |
0x0000FFFF | 00000000000000001111111111111111 | 以“16位”为单位提取偶位 |
例如:32位无符 号数的1的个数可以这样数:
看起来似乎采用位运算的代码比朴素方法代码要复杂的多,但是在性能上有着朴素方法无法比拟的优越性,只要四步简单的运算就能达到目的,而朴素方法不是用循环就是递归,这大大降低了CPU的运算性能。
4、对于正整数的模运算(注意,负数不能这么算)
先说下比较简单的:
乘除法是很消耗时间的,只要对数左移一位就是乘以2,右移一位就是除以2,据说用位运算效率提高了60%。
乘2^k 众所周知: n<<k。所以你以后还会傻傻地去敲2566*4的结果10264吗?直接2566<<4就搞定了,又快又准确。
除2^k众所周知: n>>k。
那么 mod 2^k 呢?(对2的倍数取模)
n&((1<<k)-1)
用通俗的言语来描述就是,对2的倍数取模,只要将数与2的倍数-1做按位与运算即可。
好!方便理解就举个例子吧。
思考:如果结果是要求模2^k时,我们真的需要每次都取模吗?
在此很容易让人想到快速幂取模法。
快速幂取模算法
经常做题目的时候会遇到要计算 a^b mod c 的情况,这时候,一个不小心就TLE了。那么如何解决这个问题呢?位运算来帮你吧。
首先介绍一下秦九韶算法:(数值分析讲得很清楚)
把一个n次多项式f(x) = a[n]x^n+a[n-1]x^(n-1)+......+a[1]x+a[0]改写成如下形式:
f(x) = a[n]x^n+a[n-1]x^(n-1))+......+a[1]x+a[0]
= (a[n]x^(n-1)+a[n-1]x^(n-2)+......+a[1])x+a[0]
= ((a[n]x^(n-2)+a[n-1]x^(n-3)+......+a[2])x+a[1])x+a[0]
=. .....
= (......((a[n]x+a[n-1])x+a[n-2])x+......+a[1])x+a[0].
求多项式的值时,首先计算最内层括号内一次多项式的值,即
v[1]=a[n]x+a[n-1]
然后由内向外逐层计算一次多项式的值,即
v[2]=v[1]x+a[n-2]
v[3]=v[2]x+a[n-3]
......
v[n]=v[n-1]x+a[0]
这样,求n次多项式f(x)的值就转化为求n个一次多项式的值。
好!有了前面的基础知识,我们开始解决问题吧
由(a × b) mod c=( (a mod c) × b) mod c.
我们可以将 b先表示成就:
b = a[t] × 2^t + a[t-1]× 2^(t-1) + …… + a[0] × 2^0. (a[i]=[0,1]).
这样我们由 a^b mod c = (a^(a[t] × 2^t + a[t-1] × 2^(t-1) + …a[0] × 2^0) mod c.
然而我们求 a^( 2^(i+1) ) mod c=( (a^(2^i)) mod c)^2 mod c .求得。
具体实现如下:
使用秦九韶算法思想进行快速幂模算法,简洁漂亮
// 快速计算 (a ^ p) % m 的值
- __int64 FastM(__int64 a, __int64 p, __int64 m)
- {
- if (p == 0) return 1;
- __int64 r = a % m;
- __int64 k = 1;
- while (p > 1)
- {
- if ((p & 1)!=0)
- {
- k = (k * r) % m;
- }
- r = (r * r) % m;
- p >>= 1;
- }
- return (r * k) % m;
- }
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3070
5、计算掩码
比如一个截取低6位的掩码:0×3F
用位运算这么表示:(1 << 6) - 1
这样也非常好读取掩码,因为掩码的位数直接体现在表达式里。
按位或运算很简单,只要a和b中相应位出现1,那么a|b的结果相应位也为1。就不多说了。
6、子集
枚举出一个集合的子集。设原集合为mask,则下面的代码就可以列出它的所有子集:
for (i = mask ; i ; i = (i - 1) & mask) ;
很漂很漂亮吧。