什么是按位移位(位移)运算符以及它们如何工作?

痴心易碎 提交于 2019-12-09 14:29:58

我一直在尝试在业余时间学习C语言,其他语言(C#,Java等)具有相同的概念(通常是相同的运算符)......

我想知道的是,在核心层面,位移( <<>>>>> )做了什么,它有什么问题可以帮助解决,以及潜伏在弯道的东西? 换句话说,一个绝对的初学者指导比特移位的所有优点。


#1楼

假设我们有一个字节:

0110110

应用一个左移位器让我们:

1101100

最左边的零移出字节,并在字节的右端附加一个新的零。

这些位不会翻转; 他们被丢弃了。 这意味着如果您离开1101100然后右移它,您将无法获得相同的结果。

向左移动N相当于乘以2 N.

向右移动N(如果你使用的是补码 )相当于除以2 N并舍入为零。

如果您使用的是2的幂,则Bitshifting可以用于疯狂快速的乘法和除法。几乎所有低级图形例程都使用位移。

例如,回到过去,我们使用模式13h(320x200 256色)进行游戏。 在模式13h中,视频存储器按像素顺序布局。 这意味着计算像素的位置,您将使用以下数学:

memoryOffset = (row * 320) + column

现在,回到那个时代,速度是至关重要的,所以我们将使用位移来进行此操作。

然而,320不是2的幂,所以为了解决这个问题,我们必须找出加在一起的两个幂是多少才能得到320:

(row * 320) = (row * 256) + (row * 64)

现在我们可以将其转换为左移:

(row * 320) = (row << 8) + (row << 6)

最终结果如下:

memoryOffset = ((row << 8) + (row << 6)) + column

现在我们得到与以前相同的偏移量,除了代替昂贵的乘法运算,我们使用两个位移......在x86中它会是这样的(注意,自从我完成汇编以来它一直是永远的(编者注:纠正)几个错误,并添加了一个32位的例子)):

mov ax, 320; 2 cycles
mul word [row]; 22 CPU Cycles
mov di,ax; 2 cycles
add di, [column]; 2 cycles
; di = [row]*320 + [column]

; 16-bit addressing mode limitations:
; [di] is a valid addressing mode, but [ax] isn't, otherwise we could skip the last mov

总计:对于任何古老的CPU都有这些时间的28个周期。

VRS

mov ax, [row]; 2 cycles
mov di, ax; 2
shl ax, 6;  2
shl di, 8;  2
add di, ax; 2    (320 = 256+64)
add di, [column]; 2
; di = [row]*(256+64) + [column]

在同一个古老的CPU上进行12次循环。

是的,我们会努力减少16个CPU周期。

在32位或64位模式下,两个版本都变得更短更快。 像Intel Skylake这样的现代无序执行CPU(参见http://agner.org/optimize/ )具有非常快的硬件乘法(低延迟和高吞吐量),因此增益要小得多。 AMD Bulldozer系列有点慢,特别是对于64位乘法。 在英特尔CPU和AMD Ryzen上,两个班次的延迟略低,但指令多于乘法(这可能导致吞吐量降低):

imul edi, [row], 320    ; 3 cycle latency from [row] being ready
add  edi, [column]      ; 1 cycle latency (from [column] and edi being ready).
; edi = [row]*(256+64) + [column],  in 4 cycles from [row] being ready.

mov edi, [row]
shl edi, 6               ; row*64.   1 cycle latency
lea edi, [edi + edi*4]   ; row*(64 + 64*4).  1 cycle latency
add edi, [column]        ; 1 cycle latency from edi and [column] both being ready
; edi = [row]*(256+64) + [column],  in 3 cycles from [row] being ready.

编译器会为你做这个:看看gcc,clang和MSVC在优化return 320*row + col;如何使用shift + lea return 320*row + col;

这里要注意的最有趣的事情是x86有一个移位和加法指令( LEA ,它可以做小左移并同时添加,性能和add指令。 ARM更强大:任何指令的一个操作数可以免费左移或右移。 因此,通过编译时常量进行缩放(已知为2的幂)可以比乘法更有效。


好的,回到现代......现在更有用的是使用位移来将两个8位值存储在16位整数中。 例如,在C#中:

// Byte1: 11110000
// Byte2: 00001111

Int16 value = ((byte)(Byte1 >> 8) | Byte2));

// value = 000011111110000;

在C ++中,如果您使用具有两个8位成员的struct ,编译器应该为您执行此操作,但实际上并非总是如此。


#2楼

一个问题是以下是依赖于实现的(根据ANSI标准):

char x = -1;
x >> 1;

x现在可以是127(01111111)或仍然是-1(11111111)。

在实践中,通常是后者。


#3楼

比特移位运算符正如其名称所暗示的那样。 他们转移位。 以下是对不同班次运营商的简要介绍(或不那么简短)。

运营商

  • >>是算术(或签名)右移运算符。
  • >>>是逻辑(或无符号)右移运算符。
  • <<是左移运算符,满足逻辑和算术移位的需要。

所有这些运算符都可以应用于整数值( intlong ,可能是shortbytechar )。 在某些语言中,将移位运算符应用于任何小于int数据类型会自动将操作数调整为int

请注意<<<不是运算符,因为它是多余的。

另请注意, C和C ++不区分右移运算符 。 它们仅提供>>运算符,右移行为是为签名类型定义的实现。 答案的其余部分使用C#/ Java运算符。

(在包括gcc和clang / LLVM在内的所有主流C和C ++实现中,有关签名类型的>>是算术的。有些代码假设这一点,但它不是标准保证的东西。但它并不是未定义的 ;标准要求实现定义但是,负数有符号数的左移未定义的行为(有符号整数溢出)。所以除非你需要算术右移,否则用无符号类型进行位移通常是一个好主意。)


左移(<<)

整数在内存中存储为一系列位。 例如,存储为32位int的数字6将是:

00000000 00000000 00000000 00000110

将此位模式移动到左侧一个位置( 6 << 1 )将导致数字12:

00000000 00000000 00000000 00001100

如您所见,数字向左移动了一个位置,右边的最后一个数字用零填充。 你可能还会注意到左移相当于乘以2的幂。所以6 << 1相当于6 * 2 6 << 3相当于6 * 8 。 一个好的优化编译器会在可能的情况下用乘法替换乘法。

非圆形换档

请注意,这些不是循环转换。 将此值向左移动一个位置( 3,758,096,384 << 1 ):

11100000 00000000 00000000 00000000

结果为3,221,225,472:

11000000 00000000 00000000 00000000

“失去结束”的数字将丢失。 它没有环绕。


逻辑右移(>>>)

逻辑右移与左移相反。 它们不是向左移动位,而是向右移动。 例如,移动数字12:

00000000 00000000 00000000 00001100

向右移动一个位置( 12 >>> 1 )将取回原来的6个:

00000000 00000000 00000000 00000110

所以我们看到向右移动相当于2的幂除法。

丢失的位消失了

但是,班次无法回收“丢失”的位。 例如,如果我们改变这种模式:

00111000 00000000 00000000 00000110

在左边4个位置( 939,524,102 << 4 ),我们得到2,147,483,744:

10000000 00000000 00000000 01100000

然后换回( (939,524,102 << 4) >>> 4 )我们得到134,217,734:

00001000 00000000 00000000 00000110

一旦我们丢失了比特,我们就无法取回原来的价值。


算术右移(>>)

算术右移与逻辑右移非常相似,除了用零填充代替填充,它填充最高有效位。 这是因为最重要的位是符号位,或区分正数和负数的位。 通过使用最高有效位填充,算术右移是符号保留的。

例如,如果我们将此位模式解释为负数:

10000000 00000000 00000000 01100000

我们有-2,147,483,552。 用算术移位(-2,147,483,552 >> 4)将它移到右边的4个位置会给我们:

11111000 00000000 00000000 00000110

或者数字为-134,217,722。

因此,我们看到通过使用算术右移而不是逻辑右移,我们保留了负数的符号。 再一次,我们看到我们正以2的力量进行分裂。


#4楼

按位运算(包括位移)是低级硬件或嵌入式编程的基础。 如果您阅读了设备规范甚至某些二进制文件格式,您将看到字节,字和dword,分为非字节对齐的位域,其中包含各种感兴趣的值。 访问这些位字段以进行读/写是最常见的用法。

图形编程中一个简单的实例是16位像素表示如下:

  bit | 15| 14| 13| 12| 11| 10| 9 | 8 | 7 | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1  | 0 |
      |       Blue        |         Green         |       Red          |

要获得绿色值,您可以这样做:

 #define GREEN_MASK  0x7E0
 #define GREEN_OFFSET  5

 // Read green
 uint16_t green = (pixel & GREEN_MASK) >> GREEN_OFFSET;

说明

为了获得绿色ONLY的值,它从偏移5开始并以10结束(即6位长),你需要使用一个(位)掩码,当应用于整个16位像素时,它将产生只有我们感兴趣的部分。

#define GREEN_MASK  0x7E0

相应的掩码为0x7E0,二进制为0000011111100000(十进制为2016)。

uint16_t green = (pixel & GREEN_MASK) ...;

要应用蒙版,请使用AND运算符(&)。

uint16_t green = (pixel & GREEN_MASK) >> GREEN_OFFSET;

应用掩码后,最终会得到一个16位数,这个数字实际上只是一个11位数,因为它的MSB位于第11位。 绿色实际上只有6位长,所以我们需要使用右移(11 - 6 = 5)来缩小它,因此使用5作为偏移( #define GREEN_OFFSET 5 )。

同样常见的是使用位移进行快速乘法和除以2的幂:

 i <<= x;  // i *= 2^x;
 i >>= y;  // i /= 2^y;

#5楼

位屏蔽和移位

位移通常用于低级图形编程。 例如,以32位字编码的给定像素颜色值。

 Pixel-Color Value in Hex:    B9B9B900
 Pixel-Color Value in Binary: 10111001  10111001  10111001  00000000

为了更好地理解,标有什么部分的相同二进制值代表什么颜色部分。

                                 Red     Green     Blue       Alpha
 Pixel-Color Value in Binary: 10111001  10111001  10111001  00000000

比方说,我们想要得到这种像素颜色的绿色值。 我们可以通过屏蔽移动轻松获得该值。

我们的面具:

                  Red      Green      Blue      Alpha
 color :        10111001  10111001  10111001  00000000
 green_mask  :  00000000  11111111  00000000  00000000

 masked_color = color & green_mask

 masked_color:  00000000  10111001  00000000  00000000

逻辑&运算符确保仅保留掩码为1的值。 我们现在要做的最后一件事是通过将所有这些位向右移动 16位(逻辑右移)来获得正确的整数值。

 green_value = masked_color >>> 16

Etvoilá,我们有一个整数表示像素颜色中的绿色数量:

 Pixels-Green Value in Hex:     000000B9
 Pixels-Green Value in Binary:  00000000 00000000 00000000 10111001 
 Pixels-Green Value in Decimal: 185

这通常用于编码或解码图像格式,如jpgpng...


#6楼

请注意,在Java实现中,要移位的位数由源的大小来修改。

例如:

(long) 4 >> 65

等于2.您可能希望将位向右移动65次会将所有内容归零,但它实际上相当于:

(long) 4 >> (65 % 64)

这对于<<,>>和>>>都是如此。 我没有用其他语言试过。


#7楼

请注意,Windows平台上只有32位版本的PHP可用。

然后,如果您将<<或>>移位超过31位,则结果是不可理解的。 通常会返回原始数字而不是零,这可能是一个非常棘手的错误。

当然,如果你使用64位版本的PHP(unix),你应该避免移位超过63位。 但是,例如,MySQL使用64位BIGINT,因此不应存在任何兼容性问题。

更新:从PHP7 Windows开始,php构建最终能够使用完整的64位整数:整数的大小取决于平台,尽管最大值约为20亿是通常的值(32位签名)。 64位平台的最大值通常约为9E18,除了PHP之前的Windows,它总是32位。


#8楼

我只是在写提示和技巧,可能会在测试/考试中发现有用。

  1. n = n*2n = n<<1
  2. n = n/2n = n>>1
  3. 检查n是2的幂(1,2,4,8,...):检查!(n & (n-1))
  4. 获得x 的位nn |= (1 << x)
  5. 检查x是偶数还是奇数: x&1 == 0 (偶数)
  6. 切换n x的位: x ^ (1<<n)

#9楼

Python中一些有用的位操作/操作。 在python中实现了@Ravi Prakash的答案。

# basic bit operations
# int to bin
print(bin(10))

# bin to int
print(int('1010',2))

# multiplying x with 2 .... x**2== x << 1
print(200<<1)

# dividing x with 2 .... x /2 == x >> 1
print(200>>1)

# modulo x with 2 .... x%2 == x&1
if 20&1==0:
    print("20 is a even number")

# check if n is power of 2 : check !(n & (n-1))
print(not(33 &(33-1)))

# getting xth bit of n : (n>>x)&1
print((10>>2)&1) # bin of 10==1010 and 2nd bit is 0

# toggle nth bit of x : x^(1<<n)
# take bin(10)==1010 and toggling 2nd bit in bin(10) we get 1110 === bin(14)
print(10^(1<<2)) 
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