什么是位运算?
程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位运算说穿了,就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作。比如,and运算本来是一个逻辑运算符,但整数与整数之间也可以进行and运算。举个例子,6的二进制是110,11的二进制是1011,那么6 and 11的结果就是2,它是二进制对应位进行逻辑运算的结果(0表示False,1表示True,空位都当0处理):
110
AND 1011
———-
0010 –> 2
由于位运算直接对内存数据进行操作,不需要转成十进制,因此处理速度非常快。当然有人会说,这个快了有什么用,计算6 and 11没有什么实际意义啊。这一系列的文章就将告诉你,位运算到底可以干什么,有些什么经典应用,以及如何用位运算优化你的程序。
# 各种位运算的使用
# and运算
and运算通常用于二进制取位操作,例如一个数 and 1的结果就是取二进制的最末位。这可以用来判断一个整数的奇偶,二进制的最末位为0表示该数为偶数,最末位为1表示该数为奇数.
# or运算
or运算通常用于二进制特定位上的无条件赋值,例如一个数or 1的结果就是把二进制最末位强行变成1。如果需要把二进制最末位变成0,对这个数or 1之后再减一就可以了,其实际意义就是把这个数强行变成最接近的偶数。
# xor运算
xor运算通常用于对二进制的特定一位进行取反操作,因为异或可以这样定义:0和1异或0都不变,异或1则取反。
xor运算的逆运算是它本身,也就是说两次异或同一个数最后结果不变,即(a xor b) xor b = a。xor运算可以用于简单的加密,比如我想对我MM说1314520,但怕别人知道,于是双方约定拿我的生日19880516作为密钥。1314520 xor 19880516 = 20665500,我就把20665500告诉MM。MM再次计算20665500 xor 19880516的值,得到1314520,于是她就明白了我的企图。
下面我们看另外一个东西。定义两个符号#和@(我怎么找不到那个圈里有个叉的字符),这两个符号互为逆运算,也就是说(x # y) @ y = x。现在依次执行下面三条命令,结果是什么?
x <- x # y
y <- x @ y
x <- x @ y
执行了第一句后x变成了x # y。那么第二句实质就是y <- x # y @ y,由于#和@互为逆运算,那么此时的y变成了原来的x。第三句中x实际上被赋值为(x # y) @ x,如果#运算具有交换律,那么赋值后x就变成最初的y了。这三句话的结果是,x和y的位置互换了。
加法和减法互为逆运算,并且加法满足交换律。把#换成+,把@换成-,我们可以写出一个不需要临时变量的swap过程(Pascal)。
procedure swap(var a,b:longint);
begin
a:=a + b;
b:=a - b;
a:=a - b;
end;
好了,刚才不是说xor的逆运算是它本身吗?于是我们就有了一个看起来非常诡异的swap过程:
procedure swap(var a,b:longint);
begin
a:=a xor b;
b:=a xor b;
a:=a xor b;
end;
# not运算
not运算的定义是把内存中的0和1全部取反。使用not运算时要格外小心,你需要注意整数类型有没有符号。如果not的对象是无符号整数(不能表示负数),那么得到的值就是它与该类型上界的差,因为无符号类型的数是用$0000到$FFFF依次表示的。下面的两个程序(仅语言不同)均返回65435。
var
a:word;
begin
a:=100;
a:=not a;
writeln(a);
end.
#include <stdio.h>
int main()
{
unsigned short a=100;
a = ~a;
printf( "%dn", a );
return 0;
}
如果not的对象是有符号的整数,情况就不一样了,稍后我们会在“整数类型的储存”小节中提到。
# shl运算
a shl b就表示把a转为二进制后左移b位(在后面添b个0)。例如100的二进制为1100100,而110010000转成十进制是400,那么100 shl 2 = 400。可以看出,a shl b的值实际上就是a乘以2的b次方,因为在二进制数后添一个0就相当于该数乘以2。
通常认为a shl 1比a * 2更快,因为前者是更底层一些的操作。因此程序中乘以2的操作请尽量用左移一位来代替。
定义一些常量可能会用到shl运算。你可以方便地用1 shl 16 – 1来表示65535。很多算法和数据结构要求数据规模必须是2的幂,此时可以用shl来定义Max_N等常量。
# shr运算
和shl相似,a shr b表示二进制右移b位(去掉末b位),相当于a除以2的b次方(取整)。我们也经常用shr 1来代替div 2,比如二分查找、堆的插入操作等等。想办法用shr代替除法运算可以使程序效率大大提高。最大公约数的二进制算法用除以2操作来代替慢得出奇的mod运算,效率可以提高60%。
# 应用场景
- 原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中?解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢。解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,但是大约8gb的内存空间,挺浪费内存空间的
- 接触过爬虫的,应该有这么一个需求,需要爬虫的网站千千万万,对于一个新的网站url,我们如何判断这个url我们是否已经爬过了?解决办法还是上面的两种,很显然,都不太好。
- 数据库防止穿库。 Google Bigtable,HBase 和 Cassandra 以及 Postgresql 使用BloomFilter来减少不存在的行或列的磁盘查找。避免代价高昂的磁盘查找会大大提高数据库查询操作的性能
- 业务场景中判断用户是否阅读过某视频或文章,比如抖音或头条,当然会导致一定的误判,但不会让用户看到重复的内容。
- 缓存宕机、缓存击穿场景,一般判断用户是否在缓存中,如果在则直接返回结果,不在则查询db,如果来一波冷数据,会导致缓存大量击穿,造成雪崩效应,这时候可以用布隆过滤器当缓存的索引,只有在布隆过滤器中,才去查询缓存,如果没查询到,则穿透到db。如果不在布隆器中,则直接返回
- WEB拦截器,如果相同请求则拦截,防止重复被攻击。用户第一次请求,将请求参数放入布隆过滤器中,当第二次请求时,先判断请求参数是否被布隆过滤器命中。可以提高缓存命中率。Squid 网页代理缓存服务器在 cache digests 中就使用了布隆过滤器。Google Chrome浏览器使用了布隆过滤器加速安全浏览服务
- Venti 文档存储系统也采用布隆过滤器来检测先前存储的数据
- SPIN 模型检测器也使用布隆过滤器在大规模验证问题时跟踪可达状态空间
- 字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确
- 在FBI,一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上
- 黑名单过滤
- 同理还有垃圾邮箱的过滤。
- 手机号是否重复注册
- 用户是否参与过某秒杀活动
- 伪造请求大量id查询不存在的记录,此时缓存未命中,如何避免缓存穿透。那么对于类似这种,大数据量集合,如何准确快速的判断某个数据是否在大数据量集合中,并且不占用内存,就是布隆过滤器的典型应用场景
# 具体实现
# guava布隆过滤器
- 参看BloomFilter,适合于单机环境
# redis布隆过滤器
- 参看redisson的RBloomFilter
# References
- https://segmentfault.com/a/1190000024566947
- https://blog.51cto.com/zhangxueliang/2969274
- https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter
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