Integer 类是Java中最常用的类型，它是原生类型 int 的包装类。在开发中我们基本可以将两者等价。但是，最近在开发中遇到一个 == 与 equals 不一致的错误。所以趁此机会深入了解一下java中的Integer类。
Integer的界限范围与int类型是一致的。都是 0x7fffffff~0x80000000。Integer类中是这样声明的。
/**
* A constant holding the minimum value an {@code int} can
* have, -2<sup>31</sup>.
*/
public static final int MIN_VALUE = 0x80000000;
/**
* A constant holding the maximum value an {@code int} can
* have, 2<sup>31</sup>-1.
*/
public static final int MAX_VALUE = 0x7fffffff;
这两个范围大家经常用，一般不会出现问题。但是，由于补码表示负数的关系。正数总是比负数多一个来。作为边界值，这经常会导致问题。例如下面的代码：
// Math.abs(int) 方法也是这个逻辑
int abs(int num) {
return num < 0 ? -num : num;
}
这里返回结果不全是正数，输入Integer.MIN_VALUE的结果还是Integer.MIN_VALUE，因为没有相应的补码与之对应。所以在使用绝对值的时候还是要小心的，要考虑是否会出现一个Integer.MIN_VALUE的输入，如果有可能，那就需要更大范围的类型(Long)来表示或者单独对它进行处理。系统提供的abs方法并没有考虑这个问题。
Integer 类可转换的进制范围： 2-36。 这两个范围参考Character.MIN_RADIX与Character.MAX_RADIX两个值。除了常用的二进制、八进制、十六进制，其它在范围内的进制都可以十分方便地转换输出。
整个转换的代码如下：
final static char[] digits = {
'0' , '1' , '2' , '3' , '4' , '5' ,
'6' , '7' , '8' , '9' , 'a' , 'b' ,
'c' , 'd' , 'e' , 'f' , 'g' , 'h' ,
'i' , 'j' , 'k' , 'l' , 'm' , 'n' ,
'o' , 'p' , 'q' , 'r' , 's' , 't' ,
'u' , 'v' , 'w' , 'x' , 'y' , 'z'
};
public static String toString(int i, int radix) {
if (radix < Character.MIN_RADIX || radix > Character.MAX_RADIX)
radix = 10;
/* Use the faster version */
if (radix == 10) {
return toString(i);
}
char buf[] = new char[33];
boolean negative = (i < 0);
int charPos = 32;
if (!negative) {
i = -i;
}
while (i <= -radix) {
buf[charPos--] = digits[-(i % radix)];
i = i / radix;
}
buf[charPos] = digits[-i];
if (negative) {
buf[--charPos] = '-';
}
return new String(buf, charPos, (33 - charPos));
}
这里需要注意的地方有：2-36 进制以外的进制都当十进制处理；十进制使用了默认的、更加快速的处理方法；这里数字的运算是使用负数参与计算的(while循环那里)，个人感觉是因为负数的范围比正数大，这样不需要额外处理Integer.MIN_VALUE的问题，整个代码变得简洁很多。
对于常见的二进制、八进制、十六进制，我们并不关心数字的符号，所以它提供了更加方便的接口。代码如下：
public static String toHexString(int i) {
return toUnsignedString(i, 4);
}
public static String toOctalString(int i) {
return toUnsignedString(i, 3);
}
public static String toBinaryString(int i) {
return toUnsignedString(i, 1);
}
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));
}
这里的实现明显要比上面的实现高效，简洁。
接下来就是最常用的toString()接口了，他的实现用了一些高级的算法在里面。直接看代码：
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',
} ;
public static String toString(int i) {
if (i == Integer.MIN_VALUE)
return "-2147483648";
int size = (i < 0) ? stringSize(-i) + 1 : stringSize(i);
char[] buf = new char[size];
getChars(i, size, buf);
return new String(buf, true);
}
static void getChars(int i, int index, char[] buf) {
int q, r;
int charPos = index;
char sign = 0;
if (i < 0) {
sign = '-';
i = -i;
}
// Generate two digits per iteration
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);
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 };
// Requires positive x
static int stringSize(int x) {
for (int i=0; ; i++)
if (x <= sizeTable[i])
return i+1;
}
这里从toString()方法开始看。先是对Integer.MIN_VALUE做了单独的处理。接下来转成正数，开始主要的处理逻辑。主要逻辑以65536做为分界线，分成了两部分。大于65536的部分使用了除法，一次生成两位十进制字符；小于等于65536的部分使用了乘法加位移做成除以10的效果。下面的使用乘法的部分效率更高但是在16位以上的数字会存在溢出的问题，52429这个数字如果选得太小精度又会不够，所以应该这里被迫只能分成了两部分。整个过程使用生成字符都尽量避免运算，采用查表的的方式。可以看出这里对细节的处理非常的多。
接下来是我们常用的pareseInt()方法：
/**
* Parses the string argument as a signed integer in the radix
* specified by the second argument.
* <p>Examples:
* <blockquote><pre>
* parseInt("0", 10) returns 0
* parseInt("473", 10) returns 473
* parseInt("+42", 10) returns 42
* parseInt("-0", 10) returns 0
* parseInt("-FF", 16) returns -255
* parseInt("1100110", 2) returns 102
* parseInt("2147483647", 10) returns 2147483647
* parseInt("-2147483648", 10) returns -2147483648
* parseInt("2147483648", 10) throws a NumberFormatException
* parseInt("99", 8) throws a NumberFormatException
* parseInt("Kona", 10) throws a NumberFormatException
* parseInt("Kona", 27) returns 411787
* </pre></blockquote>
*
* @param s the {@code String} containing the integer
* representation to be parsed
* @param radix the radix to be used while parsing {@code s}.
* @return the integer represented by the string argument in the
* specified radix.
* @exception NumberFormatException if the {@code String}
* does not contain a parsable {@code int}.
*/
public static int parseInt(String s, int radix)
throws NumberFormatException
{
/*
* WARNING: This method may be invoked early during VM initialization
* before IntegerCache is initialized. Care must be taken to not use
* the valueOf method.
*/
if (s == null) {
throw new NumberFormatException("null");
}
if (radix < Character.MIN_RADIX) {
throw new NumberFormatException("radix " + radix +
" less than Character.MIN_RADIX");
}
if (radix > Character.MAX_RADIX) {
throw new NumberFormatException("radix " + radix +
" greater than Character.MAX_RADIX");
}
int result = 0;
boolean negative = false;
int i = 0, len = s.length();
int limit = -Integer.MAX_VALUE;
int multmin;
int digit;
if (len > 0) {
char firstChar = s.charAt(0);
if (firstChar < '0') { // Possible leading "+" or "-"
if (firstChar == '-') {
negative = true;
limit = Integer.MIN_VALUE;
} else if (firstChar != '+')
throw NumberFormatException.forInputString(s);
if (len == 1) // Cannot have lone "+" or "-"
throw NumberFormatException.forInputString(s);
i++;
}
multmin = limit / radix;
while (i < len) {
// Accumulating negatively avoids surprises near MAX_VALUE
digit = Character.digit(s.charAt(i++),radix);
if (digit < 0) {
throw NumberFormatException.forInputString(s);
}
if (result < multmin) {
throw NumberFormatException.forInputString(s);
}
result *= radix;
if (result < limit + digit) {
throw NumberFormatException.forInputString(s);
}
result -= digit;
}
} else {
throw NumberFormatException.forInputString(s);
}
return negative ? result : -result;
}
public static int parseInt(String s) throws NumberFormatException {
return parseInt(s,10);
}
这里也是通过计算负数再添加符号位的方式避免Integer.MIN_VALUE单独处理的问题。这里使用了一个mulmin变量来避免数字溢出的问题，单纯的使用正负号不能准确判断是否溢出(一次乘法导致溢出的结果符号不确定)。
接下来到了 IntegerCache 相关的内容，代码如下：
/**
* Cache to support the object identity semantics of autoboxing for values between
* -128 and 127 (inclusive) as required by JLS.
*
* The cache is initialized on first usage. The size of the cache
* may be controlled by the -XX:AutoBoxCacheMax=<size> option.
* During VM initialization, java.lang.Integer.IntegerCache.high property
* may be set and saved in the private system properties in the
* sun.misc.VM class.
*/
private static class IntegerCache {
static final int low = -128;
static final int high;
static final Integer cache[];
static {
// high value may be configured by property
int h = 127;
String integerCacheHighPropValue =
sun.misc.VM.getSavedProperty("java.lang.Integer.IntegerCache.high");
if (integerCacheHighPropValue != null) {
int i = parseInt(integerCacheHighPropValue);
i = Math.max(i, 127);
// Maximum array size is Integer.MAX_VALUE
h = Math.min(i, Integer.MAX_VALUE - (-low) -1);
}
high = h;
cache = new Integer[(high - low) + 1];
int j = low;
for(int k = 0; k < cache.length; k++)
cache[k] = new Integer(j++);
}
private IntegerCache() {}
}
public static Integer valueOf(int i) {
assert IntegerCache.high >= 127;
if (i >= IntegerCache.low && i <= IntegerCache.high)
return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)];
return new Integer(i);
}
在Integer类中有一个静态内部类，它负责存储了(high -low)个静态Integer对象，并切在静态代码块中初始化。low的值是固定的-128，high的默认值是127，如果不去配置虚拟机参数，这个值不会变。配合valueOf(int) 方法，可以节省创建对象造成的资源消耗。
从注释中可以看出 -XX:AutoBoxCacheMax=<size> 参数可以影响到缓存的大小。
"java.lang.Integer.IntegerCache.high" 参数可以影响到high的值。
自动装箱时，如果值在cache中，那么会直接返回cache中的对象不会额外创建一个对象。
这里就能解释为什么一些自动装箱的值会出现值不相等的情况，例如：
Integer a = 10;
Integer b = 10;
assert a == b // 没问题，他们对应缓存中的同一个对象地址
Integer c = 10000;
Integer d = 10000;
assert c == d // 不相等，他们没有被缓存所以不是指向同一地址的
assert c.equals(d); // 没问题，equals的本质是值的比较
这里贴出Integer类的equals()方法 与 hashCode()方法的代码：
public int hashCode() {
return value;
}
public boolean equals(Object obj) {
if (obj instanceof Integer) {
return value == ((Integer)obj).intValue();
}
return false;
}
符合预期。
接下来跳过几个获取系统属性的方法。我们看它提供的几个非常有意思的位操作的方法。
留下最高位
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);
}
// 随便一个例子，不用管最高位之后有多少个1，都会被覆盖
// 00010000 00000000 00000000 00000000 raw
// 00011000 00000000 00000000 00000000 i | (i >> 1)
// 00011110 00000000 00000000 00000000 i | (i >> 2)
// 00011111 11100000 00000000 00000000 i | (i >> 4)
// 00011111 11111111 11100000 00000000 i | (i >> 8)
// 00011111 11111111 11111111 11111111 i | (i >> 16)
// 00010000 0000000 00000000 00000000 i - (i >>>1)
留下最低位
public static int lowestOneBit(int i) {
// HD, Section 2-1
return i & -i;
}
// 例子
// 00001000 10000100 10001001 00101000 i
// 11110111 01111011 01110110 11011000 -i
// 00000000 00000000 00000000 00001000 i & -i
数字开头有多少个0
public static int numberOfLeadingZeros(int i) {
// HD, Figure 5-6
if (i == 0)
return 32;
int n = 1;
if (i >>> 16 == 0) { n += 16; i <<= 16; }
if (i >>> 24 == 0) { n += 8; i <<= 8; }
if (i >>> 28 == 0) { n += 4; i <<= 4; }
if (i >>> 30 == 0) { n += 2; i <<= 2; }
n -= i >>> 31;
return n;
}
// 方法很巧妙， 类似于二分法。不断将数字左移缩小范围。例子用最差情况：
// i: 00000000 00000000 00000000 00000001 n = 1
// i: 00000000 00000001 00000000 00000000 n = 17
// i: 00000001 00000000 00000000 00000000 n = 25
// i: 00010000 00000000 00000000 00000000 n = 29
// i: 01000000 00000000 00000000 00000000 n = 31
// i >>>31 == 0
// return 31
数字结尾有多少个0
public static int numberOfTrailingZeros(int i) {
// HD, Figure 5-14
int y;
if (i == 0) return 32;
int n = 31;
y = i <<16; if (y != 0) { n = n -16; i = y; }
y = i << 8; if (y != 0) { n = n - 8; i = y; }
y = i << 4; if (y != 0) { n = n - 4; i = y; }
y = i << 2; if (y != 0) { n = n - 2; i = y; }
return n - ((i << 1) >>> 31);
}
// 与求开头多少个0类似，也是用了二分法，先锁定1/2, 再锁定1/4，1/8，1/16，1/32。
// i: 11111111 11111111 11111111 11111111 n: 31
// i: 11111111 11111111 00000000 00000000 n: 15
// i: 11111111 00000000 00000000 00000000 n: 7
// i: 11110000 00000000 00000000 00000000 n: 3
// i: 11000000 00000000 00000000 00000000 n: 1
// i: 10000000 00000000 00000000 00000000 n: 0
1的位数
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;
}
// 具体例子参考维基百科，这里不再列举
这是一个O(lgN)的算法，N代表i的bit数(这里N = 32)。算法的具体内容参考维基百科：Hamming weight
核心思想类似分治。
按bit旋转
public static int rotateLeft(int i, int distance) {
return (i << distance) | (i >>> -distance);
}
public static int rotateRight(int i, int distance) {
return (i >>> distance) | (i << -distance);
}
这里我一开始没有理解。尤其是shift操作符右面的参数是负数的情况。后来一番搜索之后终于发现，这里实质上是利用了shift操作参数取值的技巧。shift操作符的定义参考这里。
重点看这里：
在左参数是int类型的时候，右参数只有低五位有效；
在左参数是long类型的时候，右参数只有低六位有效。
我们列举一下前几个值就能发现规律：
| distance | -distance & 0x1F |
|---|---|
| 0 | 0 |
| 1 | 31 |
| 2 | 30 |
| 3 | 29 |
| ... | ... |
| 1 | 31 |
所以有这么一个恒等式 distance + (-distance & 0x1F) = 32。这不刚好用来做32位旋转嘛。
这代码虽然不好理解，但确实简洁。
按bit逆置
public static int reverse(int i) {
// HD, Figure 7-1
i = (i & 0x55555555) << 1 | (i >>> 1) & 0x55555555;
i = (i & 0x33333333) << 2 | (i >>> 2) & 0x33333333;
i = (i & 0x0f0f0f0f) << 4 | (i >>> 4) & 0x0f0f0f0f;
i = (i << 24) | ((i & 0xff00) << 8) |
((i >>> 8) & 0xff00) | (i >>> 24);
return i;
}
这个方法可以分成前后两部分。前半部分类似归并排序，先把相邻两位逆置，再把4位逆置，不断扩展，直到每一个Byte内部都逆置完毕。后半部分实质上是一个按Byte逆置的过程。
前半部分比较难理解，这里提供一份可以打log的代码，可以通过log查看它整个逆置的过程。有兴趣的同学自行copy。
public void testReverse() {
int number = 12345678;
System.out.printf("%s number\n\n", formatBinary(number));
int a = (number & 0x55555555) << 1;
System.out.printf("%s (number & 0x55555555) << 1\n", formatBinary(a));
int b = (number >>> 1) & 0x55555555;
System.out.printf("%s (number >>> 1) & 0x55555555\n", formatBinary(b));
number = a | b;
System.out.printf("%s number\n\n", formatBinary(number));
int c = (number & 0x33333333) << 2;
System.out.printf("%s (number & 0x33333333) << 2\n", formatBinary(c));
int d = (number >>> 2) & 0x33333333;
System.out.printf("%s (number >>> 2) & 0x33333333\n", formatBinary(d));
number = c | d;
System.out.printf("%s number\n\n", formatBinary(number));
}
static String formatBinary(int number) {
char[] buff = new char[36];
int mask = Integer.MIN_VALUE;
int printer = 0;
for (int i = 0; i < 32; i++) {
if ((number & (mask >>> i)) != 0) buff[printer++] = '1';
else buff[printer++] = '0';
if (((i + 1) & 0x7) == 0) buff[printer++] = ' ';
}
return new String(buff);
}
判断符号
/**
* Returns the signum function of the specified {@code int} value. (The
* return value is -1 if the specified value is negative; 0 if the
* specified value is zero; and 1 if the specified value is positive.)
*
* @return the signum function of the specified {@code int} value.
* @since 1.5
*/
public static int signum(int i) {
// HD, Section 2-7
return (i >> 31) | (-i >>> 31);
}
正常情况下，我们都是写if语句的。然而，真的可以不用。
按Byte逆置
public static int reverseBytes(int i) {
return ((i >>> 24) ) |
((i >> 8) & 0xFF00) |
((i << 8) & 0xFF0000) |
((i << 24));
}
这里的代码很熟悉。因为它就是 按bit逆置 的后半部分。
Integer类精彩的代码就这些了，读过这一遍还是有很多收获的。 有什么理解不对的地方还请大家指正。
