Java源码解析Integer方法解读

这篇文章主要介绍了Java源码解析Integer方法解读,包括toString方法、toUnsignedString方法、highestOneBit方法等,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

toUnsignedString方法解读

看到Integer中有这样的一个方法把int转为Unsigned类型的字符串,但是有几个点不是很清楚,经过查询资料弄懂了,解读如下:

 /** * 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)); } 

这里的参数shift是代表的进制,如果是二进制的话shift是2,八进制那么就是8,相应的其mask就计算成1和7了。通过mask与i相与不断取出digits数组中对应的字符。

在就是i每次进行逻辑右移的运算,最高位补充零,这样最终经过不断的逻辑右移后i会变为0

此外,采用do-while是防止i本身是0的情况下,buf数组无法获得其值。

toString方法解读

 // 这个数组表示的是数字的十位部分,下面会用到这个数组。 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', } ; // 这个数组表示的是数字的个位部分,下面会用到这个数组。把数组的每个部分进行组合的话可以得到100以内的所有的情况的二位整数。 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) // 这里的加1,开始不太清楚什么意思,后来发现负数的话 // 需要在前面加负号的所以串的大小要加1才行 // 这里传入stringSize的部分是正的,在下面的数组中 // 进行映射 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; } // 超过65536的整数,先进行下面这样的一个处理, // 这个处理中以100为单位,也就是,余数控制在两位 // 这样正好映射到上面的十位和个位数组,一次性写入 // buf数组中两位,这样毫无疑问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); // 对于小于等于65536的整数而言,可以直接进行下面的部分 // 而且这个地方是以除以10进行的,但是实现并不是直接除 // 而是先求一个52429/2^19约等于0.1000... // 相当于i除以了10,但是我不清楚的是为什么这里不直接 // 除以10,或许是因为精度不够吧,除法产生浮点数, // 或许会不精确,然后得到的除数再乘以10,得到10位以上 // 部分的数,通过i-该部分十位以上的数,得到个位的数字 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 }; // 这里应该是进行了优化,通过sizeTable存储了整型数据的位 // 的情况,从一位一直到10位:2147483647的情况, // 这个处理方式很巧妙 static int stringSize(int x) { for (int i=0; ; i++) if (x <= sizeTable[i]) return i+1; } 

highestOneBit方法解读

 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); }

这个方法很有意思,我自己算了算,然后才明白了他的精髓,这个方法的作用是求构成一个整数的最大的位所代表的整数的值。这里通过位移的方式实现了这个功能。接下来举个简单的例子,128来讲二进制是1000 0000。下面以他为例子算下:

    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
    |------------
    移动16位
    1111 1111
    0000 0000
    |------------
    1111 1111

最终的结果如你所看到的,后面的位全部填充为1,把后面的位全部减掉就得到了最高的位代表的整数。

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; } 

这个方法着实废了半天功夫研究,后来算是搞懂了个大概:
第一行,实现的是把整型的二进制位进行两个两个的分组,然后统计这两个位中的1的个数,我不知道这个公式是怎么来的,但是算出来确实是这样的。
第二行,实现的是把整型的二进制位进行四个四个的分组,然后计算段内移位相加,就是1001-> 10 + 01 = 11 相当于三个1了
第三行,就是把整型的二进制位八个一组,然后类似上面的方式,进行位移相加,当然这里通过一些特定的移位以及与运算实现的。
接下来就是十六个一组,三十二个一组最终将统计数字归并到最后的几位表示的统计数值中。

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