我正在研究由 BadgerDB ( https://github.com/dgraph-io/badger ) 支持的 Tormenta?(?https://github.com/jpincas/tormenta?)。BadgerDB 按字節(jié)順序存儲鍵（字節(jié)片段）。我正在創(chuàng)建包含需要按順序存儲的浮點數(shù)的鍵，以便我可以正確地使用 Badger 的鍵迭代。我沒有扎實的 CS 背景，所以我有點力不從心。我這樣編碼浮點數(shù)binary.Write(buf, binary.BigEndian, myFloat)：這對正浮點數(shù)很有效——關(guān)鍵順序是你所期望的，但字節(jié)順序?qū)ω?fù)浮點數(shù)不適用。順便說一句，int 存在同樣的問題，但我能夠通過翻轉(zhuǎn) int 上的符號位b[0] ^= 1 << 7（保存對bint[]byte進(jìn)行編碼的結(jié)果）然后在檢索密鑰時翻轉(zhuǎn)回去來相對容易地解決這個問題。盡管b[0] ^= 1 << 7DOES 也會翻轉(zhuǎn)浮點數(shù)上的符號位，從而將所有負(fù)浮點數(shù)放在正數(shù)浮點數(shù)之前，但負(fù)數(shù)浮點數(shù)的順序是錯誤的（向后）。需要翻轉(zhuǎn)符號位并反轉(zhuǎn)負(fù)浮點數(shù)的順序。XOR 所有正數(shù)與 0x8000... 和負(fù)數(shù)與 0xffff...。這應(yīng)該翻轉(zhuǎn)兩者的符號位（因此負(fù)數(shù)首先出現(xiàn)），然后反轉(zhuǎn)負(fù)數(shù)的順序。然而，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我的 bit-flipping-skills 水平，所以我希望 Go bit-ninja 可以幫助我將其轉(zhuǎn)化為一些 Go 代碼。
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慕絲7291255
使用
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使用math.Float64bits()
您可以使用math.Float64bits()which 返回一個與傳遞給它的uint64值具有相同字節(jié)/位的值float64。
一旦有了uint64，對其執(zhí)行按位運算就很簡單了：
f := 1.0 // Some float64 value
bits := math.Float64bits(f)
if f >= 0 {
? ? bits ^= 0x8000000000000000
} else {
? ? bits ^= 0xffffffffffffffff
}
然后序列化該bits值而不是ffloat64 值，就大功告成了。
讓我們看看實際效果。float64讓我們創(chuàng)建一個包含數(shù)字及其字節(jié)的包裝器類型：
type num struct {
? ? f? ? float64
? ? data [8]byte
}
讓我們創(chuàng)建這些 s 的一部分num：
nums := []*num{
? ? {f: 1.0},
? ? {f: 2.0},
? ? {f: 0.0},
? ? {f: -1.0},
? ? {f: -2.0},
? ? {f: math.Pi},
}
序列化它們：
for _, n := range nums {
? ? bits := math.Float64bits(n.f)
? ? if n.f >= 0 {
? ? ? ? bits ^= 0x8000000000000000
? ? } else {
? ? ? ? bits ^= 0xffffffffffffffff
? ? }
? ? if err := binary.Write(bytes.NewBuffer(n.data[:0]), binary.BigEndian, bits); err != nil {
? ? ? ? panic(err)
? ? }
}
這就是我們?nèi)绾伟醋止?jié)對它們進(jìn)行排序：
sort.Slice(nums, func(i int, j int) bool {
? ? ni, nj := nums[i], nums[j]
? ? for k := range ni.data {
? ? ? ? if bi, bj := ni.data[k], nj.data[k]; bi < bj {
? ? ? ? ? ? return true // We're certain it's less
? ? ? ? } else if bi > bj {
? ? ? ? ? ? return false // We're certain it's not less
? ? ? ? } // We have to check the next byte
? ? }
? ? return false // If we got this far, they are equal (=> not less)
})
現(xiàn)在讓我們看看按字節(jié)排序后的順序：
fmt.Println("Final order byte-wise:")
for _, n := range nums {
? ? fmt.Printf("% .7f %3v\n", n.f, n.data)
}
輸出將是（在Go Playground上嘗試）：
Final order byte-wise:
-2.0000000 [ 63 255 255 255 255 255 255 255]
-1.0000000 [ 64? 15 255 255 255 255 255 255]
?0.0000000 [128? ?0? ?0? ?0? ?0? ?0? ?0? ?0]
?1.0000000 [191 240? ?0? ?0? ?0? ?0? ?0? ?0]
?2.0000000 [192? ?0? ?0? ?0? ?0? ?0? ?0? ?0]
?3.1415927 [192? ?9? 33 251? 84? 68? 45? 24]
沒有math.Float64bits()
另一種選擇是先序列化float64值，然后對字節(jié)執(zhí)行異或運算。
如果數(shù)字是正數(shù)（或零），則第一個字節(jié)與 異或0x80，其余字節(jié)與 異或0x00，這基本上對它們什么都不做。
如果數(shù)字是負(fù)數(shù)，則將所有字節(jié)與 異或0xff，這基本上是按位求反。
實際上：唯一不同的部分是序列化和 XOR 操作：
for _, n := range nums {
? ? if err := binary.Write(bytes.NewBuffer(n.data[:0]), binary.BigEndian, n.f); err != nil {
? ? ? ? panic(err)
? ? }
? ? if n.f >= 0 {
? ? ? ? n.data[0] ^= 0x80
? ? } else {
? ? ? ? for i, b := range n.data {
? ? ? ? ? ? n.data[i] = ^b
? ? ? ? }
? ? }
}
其余的是一樣的。輸出也將相同。
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