JAVA类Integer

  • 2019 年 12 月 15 日
  • 笔记

今天带来的是Integer,想必大家都不会陌生,下面会大家从属性、内部类、好玩的几个方法入手,来简单解析下Integer这个类。

属性:

代表Integer边界的最大值MAX_VALUE和最小值MIN_VALUE

MIN_VALUE = 0x80000000  MAX_VALUE = 0x7fffffff  众所周知数值在计算机中以补码形式存储:  MIN_VALUE:  补码:1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000  反码:1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 = 补码 - 1 (最高位是符号位不能变哦)  原码:1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 = -2^31  MAX_VALUE:  源码 = 反码 = 补码 :0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 = 2^31 - 1  不太熟悉的小伙伴可能有点好奇:  MIN_VALUE -2^31  MAX_VALUE 2^31 - 1  这俩个怎么相差1呢?是这样的,当把符号位加入后为零的情况就出现了俩种  一种是 +0 一种是 -0,所以不能浪费啊,仔细看上面-2^31其实就是-0啦,是不是很巧妙!

VALUE 存储Integer的数值

SIZE 存储Integer是多少位(32位)

BYTES 就是说一个int是多少字节(8 * 4)4字节

上图中属性里还有一些char的数组,主要是用来方便后面方法的快速计算这里就不一一介绍,后面会给出几个例子。

内部类

IntegerCache:相信很多小伙伴从名字就能看出,这是个缓存,那么Integer为什么要这个缓存能?这个缓存的作用是什么呢?下面进行简单的介绍。

IntegerCache:  三个属性:  int low = -128;  int high; // 可从外部传入 默认是127  Integer cache[];  然后有个静态代码块,在类加载的时候运行:    static {      // high value may be configured by property      int h = 127;      // 外部配置high,未配置默认127(上面的h)      String integerCacheHighPropValue =          sun.misc.VM.getSavedProperty("java.lang.Integer.IntegerCache.high");      if (integerCacheHighPropValue != null) {          try {              int i = parseInt(integerCacheHighPropValue);              i = Math.max(i, 127);              // 加上128个负数 最大不能超过Integer能表示的最大值              h = Math.min(i, Integer.MAX_VALUE - (-low) -1);          } catch( NumberFormatException nfe) {              // If the property cannot be parsed into an int, ignore it.          }      }      high = h;        cache = new Integer[(high - low) + 1];      int j = low;      for(int k = 0; k < cache.length; k++)          cache[k] = new Integer(j++);        // range [-128, 127] must be interned (JLS7 5.1.7)      assert IntegerCache.high >= 127;  }  由代码来看负数的范围好像只能到-128    既然有缓存那么经典的例子就出现啦:  采用默认的high大小:  Integer i1 = 127;  Integer i2 = 127;  Integer i3 = 128;  Integer i4 = 128;  // 取缓存了  System.out.println(i1 == i2);// true  // 没得缓存取  System.out.println(i3 == i4);// false

下面就开始介绍一些好玩的方法啦:

valueOf()

// 返回数值i包装类型  publicstatic Integer valueOf(int i) {      // 判断范围看是否能从缓存里拿      if (i >= IntegerCache.low && i <= IntegerCache.high)          return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)];       // 缓存里没有的话直接建对象      return new Integer(i);  }  由此可见以下代码也成立:  Integer i1 = Integer.valueOf(127);  Integer i2 = Integer.valueOf(127);  Integer i3 = Integer.valueOf(128);  Integer i4 = Integer.valueOf(128);  // 取缓存了  System.out.println(i1 == i2);// true  // 没得缓存取  System.out.println(i3 == i4);// false  请注意:下面这样的肯定不行  Integer i1 = new Integer(127);  Integer i2 = new Integer(127);  i1 == i2 // false  很明显是在new对象嘛,所以肯定是false咯!

getChars()

// 将int数字转换放进一个字符数组  static void getChars(int i, int index, char[] buf) {    int q, r;    int charPos = index;    char sign = 0;    // 如果是负数则转成正数 方便运算    if (i < 0) {        sign = '-';        i = -i;    }    // 为什么这里要区分大于65536的呢?    // 相对于除法运算计算机更喜欢乘法运算,当然如果能用加法最好不用乘除,影响性能,那用乘除法和这里区分    // i的大小明显没啥关系啊,咋一看好像没什么关系,我们注意到在while循环里用的是除法i/100,前面提到    // 计算机更加喜欢性能高的乘法,所以这里把i分块是为了让后面的i做乘法运算。那问题来了,为什么不直接    // 做乘法运算呢?仔细看代码,发现这里用的是 i - 10*(i/10)由于i是int类型会抛弃余数,这样减法得出i的个位数,从而换成char字符,    // 当然当i>=65536的时候是进行俩位一起转换    //    // Generate two digits per iteration    while (i >= 65536) {        // 每次处理俩个字符        q = i / 100;    // really: r = i - (q * 100);        r = i - ((q << 6) + (q << 5) + (q << 2));        i = q;        // 这里看了DigitOnes和DigitTen数组你就会豁然开朗了下面贴出来        buf [--charPos] = DigitOnes[r];        buf [--charPos] = DigitTens[r];    }      // Fall thru to fast mode for smaller numbers    // assert(i <= 65536, i);    for (;;) {        // 这里是做乘法运算2的19次方是52488  这里相当于i * 52429/524288 这样相当于i/10这个操作了        // 这里们其实可以找出很多对 如 104858/1048576(2的10次方) 209716/2097152(2的21次方)而且这些式子得出结果的精度也差不多,        // 那么现在就要考虑i的问题,前面已经说了计算机对乘法运算更加喜爱,所以这里我们尽可能的让i大,所以我们要尽可能的把与i相乘        // 的这个数(52429)缩小,但是精度要高一点,不然会有误差。        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;    }  }  // 上面出现了这俩行代码:  buf [--charPos] = DigitOnes[r];  buf [--charPos] = DigitTens[r];  举个例子比如:  buf [--charPos] = DigitOnes[67];  buf [--charPos] = DigitTens[67];    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',    } ;  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',    } ;    有没有被惊艳到啊?

stringSize()

// 求十进制表示几位数  static int stringSize(int x) {      for (int i=0; ; i++)          if (x <= sizeTable[i])              return i+1;  }  final static int [] sizeTable = { 9, 99, 999, 9999, 99999, 999999, 9999999,                                        99999999, 999999999, Integer.MAX_VALUE };

highestOneBit()

// 取最高位的1其他全取0 如 14 = 1110 = 8+4+2=14  // highestOneBit(14) 会返回8 1000 因为只要最高位的1其他全0  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);      //上面这段代码就是将你最高位的1往所有低位复制      //如 100000 运行完就是111111        // 11111 - 01111      return i - (i >>> 1);  }  类似的代码在HashMap里有个tableSizeFor(int cap)方法用来找  最接近cap且大于cap的2的幂的数值 如  cap = 11 返回 16 2^4  cap = 24 返回 32 2^5

和上面这个方法一对的

lowerOneBit()

    public static int lowestOneBit(int i) {          // HD, Section 2-1          return i & -i;      }      6 & -6 = 2      int有32位 前面的0自行脑补哈!      6 = 0000...110      -6 = 1111...010 // 计算机存的是补码哈      &一下就是 0000....10 = 2 这就取到最低位的1 其他位全置零

numberOfLeadingZeros()

// 求一个数二进制的表示 前面有多少零  public static int numberOfLeadingZeros(int i) {      // HD, Figure 5-6      if (i == 0)          return 32;      int n = 1;      // 前16位为零的话 就剔除这16个      if (i >>> 16 == 0) { n += 16; i <<= 16; }       // 前8位为零的话 就剔除这8个      if (i >>> 24 == 0) { n +=  8; i <<=  8; }       // 前4位为零的话 就剔除这4个      if (i >>> 28 == 0) { n +=  4; i <<=  4; }       // 前2位为零的话 就剔除这2个      if (i >>> 30 == 0) { n +=  2; i <<=  2; }      // 最后一个      n -= i >>> 31;      return n;  }

最后留个作业:求一个数的二进制表示中1的个数,方法在下面给出了:

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;  }