转帖:c++位运算(收藏用)

snowingbf 2004-10-19 12:03:07
前言
看到有些人对位运算还存在问题,于是决定写这篇文章作个简要说明。

什么是位(bit)?

很简单,位(bit)就是单个的0或1,位是我们在计算机上所作一切的基础。计算机上的所有数据都是用位来存储的。一个字节(BYTE)由八个位组成,一个字(WORD)是二个字节或十六位,一个双字(DWORD)是二个字(WORDS)或三十二位。如下所示:

0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0
| | | | | | |
| +- bit 31 | | | bit 0 -+ |
| | | | |
+-- BYTE 3 ---- -+---- BYTE 2 ---+---- BYTE 1 ---+--- BYTE 0 -----+
| | |
+------------ WORD 1 ------------+----------- WORD 0 -------------+
| |
+----------------------------- DWORD -----------------------------+

使用位运算的好处是可以将BYTE, WORD 或 DWORD 作为小数组或结构使用。通过位运算可以检查位的值或赋值,也可以对整组的位进行运算。

16进制数及其与位的关系
用0或1表示的数值就是二进制数,很难理解。因此用到16进制数。

16进制数用4个位表示0 - 15的值,4个位组成一个16进制数。也把4位成为半字节(nibble)。一个BYTE有二个nibble,因此可以用二个16进制数表示一个BYTE。如下所示:

NIBBLE HEX VALUE
====== =========
0000 0
0001 1
0010 2
0011 3
0100 4
0101 5
0110 6
0111 7
1000 8
1001 9
1010 A
1011 B
1100 C
1101 D
1110 E
1111 F

如果用一个字节存放字母"r"(ASCII码114),结果是:
0111 0010 二进制
7 2 16进制

可以表达为:'0x72'

有6种位运算:
& 与运算
| 或运算
^ 异或运算
~ 非运算(求补)
>> 右移运算
<< 左移运算

与运算(&)
双目运算。二个位都置位(等于1)时,结果等于1,其它的结果都等于0。
1 & 1 == 1
1 & 0 == 0
0 & 1 == 0
0 & 0 == 0

与运算的一个用途是检查指定位是否置位(等于1)。例如一个BYTE里有标识位,要检查第4位是否置位,代码如下:

BYTE b = 50;
if ( b & 0x10 )
cout << "Bit four is set" << endl;
else
cout << "Bit four is clear" << endl;

上述代码可表示为:

00110010 - b
& 00010000 - & 0x10
----------------------------
00010000 - result

可以看到第4位是置位了。

或运算( | )
双目运算。二个位只要有一个位置位,结果就等于1。二个位都为0时,结果为0。
1 | 1 == 1
1 | 0 == 1
0 | 1 == 1
0 | 0 == 0

与运算也可以用来检查置位。例如要检查某个值的第3位是否置位:

BYTE b = 50;
BYTE c = b | 0x04;
cout << "c = " << c << endl;

可表达为:

00110010 - b
| 00000100 - | 0x04
----------
00110110 - result

异或运算(^)
双目运算。二个位不相等时,结果为1,否则为0。

1 ^ 1 == 0
1 ^ 0 == 1
0 ^ 1 == 1
0 ^ 0 == 0

异或运算可用于位值翻转。例如将第3位与第4位的值翻转:

BYTE b = 50;
cout << "b = " << b << endl;
b = b ^ 0x18;
cout << "b = " << b << endl;
b = b ^ 0x18;
cout << "b = " << b << endl;

可表达为:

00110010 - b
^ 00011000 - ^0x18
----------
00101010 - result

00101010 - b
^ 00011000 - ^0x18
----------
00110010 - result

非运算(~)
单目运算。位值取反,置0为1,或置1为0。非运算的用途是将指定位清0,其余位置1。非运算与数值大小无关。例如将第1位和第2位清0,其余位置1:

BYTE b = ~0x03;
cout << "b = " << b << endl;
WORD w = ~0x03;
cout << "w = " << w << endl;

可表达为:

00000011 - 0x03
11111100 - ~0x03 b

0000000000000011 - 0x03
1111111111111100 - ~0x03 w

非运算和与运算结合,可以确保将指定为清0。如将第4位清0:

BYTE b = 50;
cout << "b = " << b << endl;
BYTE c = b & ~0x10;
cout << "c = " << c << endl;

可表达为:

00110010 - b
& 11101111 - ~0x10
----------
00100010 - result

移位运算(>> 与 <<)
将位值向一个方向移动指定的位数。右移 >> 算子从高位向低位移动,左移 << 算子从低位向高位移动。往往用位移来对齐位的排列(如MAKEWPARAM, HIWORD, LOWORD 宏的功能)。

BYTE b = 12;
cout << "b = " << b << endl;
BYTE c = b << 2;
cout << "c = " << c << endl;
c = b >> 2;
cout << "c = " << c << endl;

可表达为:
00001100 - b
00110000 - b << 2
00000011 - b >> 2

译注:以上示例都对,但举例用法未必恰当。请阅文末链接的文章,解释得较为清楚。

位域(Bit Field)
位操作中的一件有意义的事是位域。利用位域可以用BYTE, WORD或DWORD来创建最小化的数据结构。例如要保存日期数据,并尽可能减少内存占用,就可以声明这样的结构:

struct date_struct {
BYTE day : 5, // 1 to 31
month : 4, // 1 to 12
year : 14; // 0 to 9999
}date;

在结构中,日期数据占用最低5位,月份占用4位,年占用14位。这样整个日期数据只需占用23位,即3个字节。忽略第24位。如果用整数来表达各个域,整个结构要占用12个字节。

| 0 0 0 0 0 0 0 0 | 0 0 0 0 0 0 0 0 | 0 0 0 0 0 0 0 0 |
| | | |
+------------- year --------------+ month+-- day --+

现在分别看看在这个结构声明中发生了什么

首先看一下位域结构使用的数据类型。这里用的是BYTE。1个BYTE有8个位,编译器将分配1个BYTE的内存。如果结构内的数据超过8位,编译器就再分配1个BYTE,直到满足数据要求。如果用WORD或DWORD作结构的数据类型,编译器就分配一个完整的32位内存给结构。

其次看一下域声明。变量(day, month, year)名跟随一个冒号,冒号后是变量占用的位数。位域之间用逗号分隔,用分号结束。

使用了位域结构,就可以方便地象处理普通结构数据那样处理成员数据。尽管我们无法得到位域的地址,却可以使用结构地址。例如:
date.day = 12;
dateptr = &date;
dateptr->year = 1852;
...全文
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内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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