作者 | Jake Wharton
译者 | 孙薇,责编 | 夕颜
头图 | CSDN下载自视觉中国
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
我一直在将 AndroidX集合库 移植到Kotlin multiplatform上,以试验二进制兼容性、性能、工具以及不同的内存模型。库中的某些数据结构使用了基于数组的二叉树来存储元素。Java代码中有大量位移来替代2的幂的乘除法。当移植到Kotlin之后,这些就成了略微有点别扭的中缀运算符,导致代码意图进一步被混淆。
我找了些人来调查对按位移位(bitwise shifts)与乘除法的看法,很多人听说过移位性能更好的传闻,但每个人对其真实性仍持怀疑态度。一些人认为,代码在CPU上运行之前所见过的一个编译器可用来优化这个案例。
为了满足我的好奇心(部分也是为了避免Kotlin的中缀按位运算符),我打算回答哪个更优的问题,以及一些相关的问题。那么这就开始吧。
有人优化吗?
在代码进入CPU之前,主要经过三个编译器:`javac`/`kotlinc`,D8/R8,以及ART。
它们都有机会对代码进行优化,但它们会这样做吗?
javac
class Example {
static int multiply(int value) {
return value * 2;
}
static int divide(int value) {
return value / 2;
}
static int shiftLeft(int value) {
return value << 1;
}
static int shiftRight(int value) {
return value >> 1;
}
}
可以使用JDK14中的javac来编译这段Java代码,并通过javap来显示生成的字节码。
$ javac Example.java
$ javap -c Example
Compiled from "Example.java"
class Example {
static int multiply(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_2
2: imul
3: ireturn
static int divide(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_2
2: idiv
3: ireturn
static int shiftLeft(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_1
2: ishl
3: ireturn
static int shiftRight(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_1
2: ishr
3: ireturn
以 `iload_0` 开头的每个方法会加载第一个实参值,之后乘法和除法都包含 `iconst_2` ,它们加载常量2,然后分别运行 `imul` 或者 `idiv` ,以执行整数乘法或整数除法。移位方法在`ishl`或`ishr`之前加载常量1,分别执行整数向左移位和整数向右移位。
这里没有优化,但如果你有对Java有所了解,就知道这并不意外。`javac`并不是一个优化编译器,它将大部分工作留给了JVM上的运行时编译器或者提前编译器。
kotlinc
fun multiply(value: Int) = value * 2
fun divide(value: Int) = value / 2
fun shiftLeft(value: Int) = value shl 1
fun shiftRight(value: Int) = value shr 1
使用Kotlin 1.4-M1中的`Kotlinc`将Kotlin编译为Java字节码,这样`javap`工具就能再次使用。
$ kotlinc Example.kt
$ javap -c ExampleKt
Compiled from "Example.kt"
public final class ExampleKt {
public static final int multiply(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_2
2: imul
3: ireturn
public static final int divide(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_2
2: idiv
3: ireturn
public static final int shiftLeft(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_1
2: ishl
3: ireturn
public static final int shiftRight(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_1
2: ishr
3: ireturn
与Java的输出结果完全一致。这是运用了Kotlin原始的JVM后端,但使用基于IR的后端(通过`-Xuse-ir`)也能产生同样的输出。
D8
我们使用Kotlin示例中的Java字节码输出作为由 `master`(在文本撰写时是SHA `2a2bf622d`)所构建的最新D8的输入。
$ java -jar $R8_HOME/build/libs/d8.jar /
--release /
--output . /
ExampleKt.class
$ dexdump -d classes.dex
Opened 'classes.dex', DEX version '035'
Class #0 -
Class descriptor : 'LExampleKt;'
Access flags : 0x0011 (PUBLIC FINAL)
Superclass : 'Ljava/lang/Object;'
Direct methods -
#0 : (in LExampleKt;)
name : 'divide'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
000118: |[000118] ExampleKt.divide:(I)I
000128: db00 0102 |0000: div-int/lit8 v0, v1, #int 2 // #02
00012c: 0f00 |0002: return v0
#1 : (in LExampleKt;)
name : 'multiply'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
000130: |[000130] ExampleKt.multiply:(I)I
000140: da00 0102 |0000: mul-int/lit8 v0, v1, #int 2 // #02
000144: 0f00 |0002: return v0
#2 : (in LExampleKt;)
name : 'shiftLeft'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
000148: |[000148] ExampleKt.shiftLeft:(I)I
000158: e000 0101 |0000: shl-int/lit8 v0, v1, #int 1 // #01
00015c: 0f00 |0002: return v0
#3 : (in LExampleKt;)
name : 'shiftRight'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
000160: |[000160] ExampleKt.shiftRight:(I)I
000170: e100 0101 |0000: shr-int/lit8 v0, v1, #int 1 // #01
000174: 0f00 |0002: return
(注:输出略微修剪)
Dalvik字节码是基于寄存器的,而不是像Java字节码那样基于堆栈。因此,每种方法只有一个实字节码来执行相关的整数运算。每个寄存器都使用v1寄存器,也是第一个实参值,以及2或1的整型常量。
因此没有更改行为,但D8也不是一个优化编辑器(尽管它可以执行 局部方法的优化 )。
R8
要运行R8,我们需要定义一项规则,以防止我们的方法被删除。
-keep,allowoptimization class ExampleKt {
<methods>;
}
这些规则通过 `--pg-conf` 来传递,我们还提供了Android API来链接使用 `--lib`。
$ java -jar $R8_HOME/build/libs/r8.jar /
--lib $ANDROID_HOME/platforms/android-29/android.jar /
--release /
--pg-conf rules.txt /
--output . /
ExampleKt.class
$ dexdump -d classes.dex
Opened 'classes.dex', DEX version '035'
Class #0 -
Class descriptor : 'LExampleKt;'
Access flags : 0x0011 (PUBLIC FINAL)
Superclass : 'Ljava/lang/Object;'
Direct methods -
#0 : (in LExampleKt;)
name : 'divide'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
000118: |[000118] ExampleKt.divide:(I)I
000128: db00 0102 |0000: div-int/lit8 v0, v1, #int 2 // #02
00012c: 0f00 |0002: return v0
#1 : (in LExampleKt;)
name : 'multiply'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
000130: |[000130] ExampleKt.multiply:(I)I
000140: da00 0102 |0000: mul-int/lit8 v0, v1, #int 2 // #02
000144: 0f00 |0002: return v0
#2 : (in LExampleKt;)
name : 'shiftLeft'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
000148: |[000148] ExampleKt.shiftLeft:(I)I
000158: e000 0101 |0000: shl-int/lit8 v0, v1, #int 1 // #01
00015c: 0f00 |0002: return v0
#3 : (in LExampleKt;)
name : 'shiftRight'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
000160: |[000160] ExampleKt.shiftRight:(I)I
000170: e100 0101 |0000: shr-int/lit8 v0, v1, #int 1 // #01
000174: 0f00 |0002: return
与D8的输出完全相同。
ART
我们使用R8示例中的Dalvik字节码输出,作为在x86模拟器上的Android 10系统运行的ART的输入。
$ adb push classes.dex /sdcard/classes.dex
$ adb shell
generic_x86:/ $ su
generic_x86:/ # dex2oat --dex-file=/sdcard/classes.dex --oat-file=/sdcard/classes.oat
generic_x86:/ # oatdump --oat-file=/sdcard/classes.oat
OatDexFile:
0: LExampleKt; (offset=0x000003c0) (type_idx=1) (Initialized) (OatClassAllCompiled)
0: int ExampleKt.divide(int) (dex_method_idx=0)
CODE: (code_offset=0x00001010 size_offset=0x0000100c size=15)...
0x00001010: 89C8 mov eax, ecx
0x00001012: 8D5001 lea edx, [eax + 1]
0x00001015: 85C0 test eax, eax
0x00001017: 0F4DD0 cmovnl/ge edx, eax
0x0000101a: D1FA sar edx
0x0000101c: 89D0 mov eax, edx
0x0000101e: C3 ret
1: int ExampleKt.multiply(int) (dex_method_idx=1)
CODE: (code_offset=0x00001030 size_offset=0x0000102c size=5)...
0x00001030: D1E1 shl ecx
0x00001032: 89C8 mov eax, ecx
0x00001034: C3 ret
2: int ExampleKt.shiftLeft(int) (dex_method_idx=2)
CODE: (code_offset=0x00001030 size_offset=0x0000102c size=5)...
0x00001030: D1E1 shl ecx
0x00001032: 89C8 mov eax, ecx
0x00001034: C3 ret
3: int ExampleKt.shiftRight(int) (dex_method_idx=3)
CODE: (code_offset=0x00001040 size_offset=0x0000103c size=5)...
0x00001040: D1F9 sar ecx
0x00001042: 89C8 mov eax, ecx
0x00001044: C3 ret
(注意:输出有大幅修剪)
x86汇编显示,ART确实介入并规范化了算术运算符以使用移位。
首先,现在`multiply`和`shiftLeft的`实现完全一致。它们都使用`shl`来执行向左按位移位1,此外如果查看文件夹中的偏移量(最左边的列),会发现它们是完全一致的。ART认识到这些函数在编译到x86汇编时具有相同的主体,并已经删除了重复的数据。
下一步,尽管`divide`和`shiftRight`不一样,其对`sar`的用法是一样的,都是向右按位移位1,在`divide`中的四条附加指令通过给值加1,先于`sar`处理输入为负的情况(注释1)。
在Android 10系统的Pixel 4上运行相同的命令,会显示ART如何将此代码编译到ARM汇编中(注释2)。
OatDexFile:
0: LExampleKt; (offset=0x000005a4) (type_idx=1) (Verified) (OatClassAllCompiled)
0: int ExampleKt.divide(int) (dex_method_idx=0)
CODE: (code_offset=0x00001009 size_offset=0x00001004 size=10)...
0x00001008: 0fc8 lsrs r0, r1, #31
0x0000100a: 1841 adds r1, r0, r1
0x0000100c: 1049 asrs r1, #1
0x0000100e: 4608 mov r0, r1
0x00001010: 4770 bx lr
1: int ExampleKt.multiply(int) (dex_method_idx=1)
CODE: (code_offset=0x00001021 size_offset=0x0000101c size=4)...
0x00001020: 0048 lsls r0, r1, #1
0x00001022: 4770 bx lr
2: int ExampleKt.shiftLeft(int) (dex_method_idx=2)
CODE: (code_offset=0x00001021 size_offset=0x0000101c size=4)...
0x00001020: 0048 lsls r0, r1, #1
0x00001022: 4770 bx lr
3: int ExampleKt.shiftRight(int) (dex_method_idx=3)
CODE: (code_offset=0x00001031 size_offset=0x0000102c size=4)...
0x00001030: 1048 asrs r0, r1, #1
0x00001032: 4770 bx lr
同样,`multiply`和`shiftLeft`都使用`lsls`来执行向左位移,因此被去重了。`shiftRight`用`asrs`来执行向右位移。`divide`也使用`asrs`来执行向右位移,但它使用另一个向右位移`lsrs`来处理负值加一的操作(注释3)。
这样一来,我们现在可以肯定地说,用`value << 1`来替代`value * 2`没有任何好处,不要再为了算术运算而这么做了,仅保留用于严格的按位运算。
然而,`value / 2` 和`value >> 1`仍会产生不同的汇编指令,因而可能具有不同的性能特征。幸运的是,使用`value / 2`可避免使用通用除法,并且仍旧主要基于向右位移,因此它们在性能方面差异可能不大。
位移会比除法快一些吗?
为了确定除法快还是位移更快,我们可以使用 Jetpack benchmark 库。
class DivideOrShiftTest {
@JvmField @Rule val benchmark = BenchmarkRule()
@Test fun divide() {
val value = "4".toInt() // Ensure not a constant.
var result = 0
benchmark.measureRepeated {
result = value / 2
}
println(result) // Ensure D8 keeps computation.
}
@Test fun shift() {
val value = "4".toInt() // Ensure not a constant.
var result = 0
benchmark.measureRepeated {
result = value shr 1
}
println(result) // Ensure D8 keeps computation.
}
我没有x86设备,但有一台运行Android 10系统的基于ARM的Pixel 3,结果如下:
android.studio.display.benchmark=4 ns DivideOrShiftTest.divide
count=4006
mean=4
median=4
min=4
standardDeviation=0
android.studio.display.benchmark=3 ns DivideOrShiftTest.shift
count=3943
mean=3
median=3
min=3
standardDeviation=0
对如此小的数字使用除法或位移之间的区别几近于无,毕竟差异太小了。使用负数显示结果并无差异。
这样一来,我们现在可以肯定,用`value >> 1`代替`value / 2`并无好处,不要再为算术运算这么做了,仅保留用于严格的按位运算。
D8/R8能用这些信息来保存APK大小吗?
针对两个操作相同的表达方式,我们应该选择性能更佳的。但如果两者性能相同的话,则应选择APK更小的。
我们知道,ART中`value * 2`和`value << 1`会产生相同的汇编,因此如果在Dalvik字节码中,一个比另一个更省空间,我们应该无条件地以更小的形式将其重写。查看D8中的输出,它们产生的字节码大小相同:
#1 : (in LExampleKt;) name : 'multiply'
⋮
000140: da00 0102 |0000: mul-int/lit8 v0, v1, #int 2 // #02
#2 : (in LExampleKt;)
name : 'shiftLeft'
⋮
000158: e000 0101 |0000: shl-int/lit8 v0, v1, #int 1 // #01
尽管使用2的幂没有收益,但在移位以存储常量值之前,乘法用完了字节码空间,下面是`value * 32_768`与`value << 15`的对比:
#1 : (in LExampleKt;) name : 'multiply'
⋮
000128: 1400 0080 0000 |0000: const v0, #float 0.000000 // #00008000
00012e: 9201 0100 |0003: mul-int v1, v1, v0
#2 : (in LExampleKt;)
name : 'shiftLeft'
⋮
00015c: e000 000f |0000: shl-int/lit8 v0, v0, #int 15 // #0f
我在D8上提了个 问题 以调查如何自动优化此问题,但我强烈怀疑这种适用情况接近于零,因此很可能并不值得。
D8和R8的输出也告诉我们,在Dalvik字节码方面,`value / 2`和`value >> 1`的代价是相同的。
#0 : (in LExampleKt;) name : 'divide'
⋮
000128: db00 0102 |0000: div-int/lit8 v0, v1, #int 2 // #02
#2 : (in LExampleKt;)
name : 'shiftLeft'
⋮
000158: e000 0101 |0000: shl-int/lit8 v0, v1,#int 1 // #01
当常量达到32768时,其字节码大小也会有所不同。无条件地将2的幂除法换成向右位移永远不是安全的选项,这是因为负数的存在。如果能保证其值非负,那我们可以这样替换,但此时D8和R8并不会追踪可能的整数值范围。
无符号的“2的幂除法”使用位移吗?
Java字节码缺少无符号的数字,但使用符号的对应部分是可以模拟的。在Java中,有一些将符号类型当作无符号值运算的静态辅助方法。Kotlin提供了类似 `UInt` 这样的类型完成类似的功能,但在类型后完全抽象了。可以想象的是,当使用除以2的幂时,应当以移位方式重写。
我们可以使用Kotlin来为两种情况建模。
fun javaLike(value: Int) = Integer.divideUnsigned(value, 2)
fun kotlinLike(value: UInt) = value / 2U
在某些情况下,仅需考虑代码的编译方式。我们从普通的 `kotlinc`开始(还是从Kotlin 1.4-M1开始)。
$ kotlinc Example.kt
$ javap -c ExampleKt
Compiled from "Example.kt"
public final class ExampleKt {
public static final int javaLike(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_2
2: invokestatic #12 // Method java/lang/Integer.divideUnsigned:(II)I
5: ireturn
public static final int kotlinLike-WZ4Q5Ns(int);
Code:
0: iload_0
1: istore_1
2: iconst_2
3: istore_2
4: iconst_0
5: istore_3
6: iload_1
7: iload_2
8: invokestatic #20 // Method kotlin/UnsignedKt."uintDivide-J1ME1BU":(II)I
11: ireturn
}
Kotlin无法将其识别为可使用`iushr`字节码的“2的幂除法”,我提交了 KT-38493 以追踪此行为的添加。
使用`-Xuse-ir`不会有任何改变(除非移除某些负载/存储噪音),然而以Java 8为目标则会有变化。
$ kotlinc -jvm-target 1.8 Example.kt
$ javap -c ExampleKt
Compiled from "Example.kt"
public final class ExampleKt {
public static final int javaLike(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_2
2: invokestatic #12 // Method java/lang/Integer.divideUnsigned:(II)I
5: ireturn
public static final int kotlinLike-WZ4Q5Ns(int);
Code:
0: iload_0
1: iconst_2
2: invokestatic #12 // Method java/lang/Integer.divideUnsigned:(II)I
5: ireturn
}
`Integer.divideUnsigned`方法在Java 8中可以使用,因此在1.8或更高版本中较多使用,由于这会使得两个函数体完全相同,我们还是返回旧输出,对比看看会发生什么。
接下来是R8,与上面调用明显不同,我们将Kotlin stdlib作为输入引入,同时由于 `Integer.divideUnsigned` 仅在API 24和更高版本中可用,也传递了`--min-api 24`。
$ java -jar $R8_HOME/build/libs/r8.jar /
--lib $ANDROID_HOME/platforms/android-29/android.jar /
--min-api 24 /
--release /
--pg-conf rules.txt /
--output . /
ExampleKt.class kotlin-stdlib.jar
$ dexdump -d classes.dex
Opened 'classes.dex', DEX version '039'
Class #0 -
Class descriptor : 'LExampleKt;'
Access flags : 0x0011 (PUBLIC FINAL)
Superclass : 'Ljava/lang/Object;'
Direct methods -
#0 : (in LExampleKt;)
name : 'javaLike'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
0000f8: |[0000f8] ExampleKt.javaLike:(I)I
000108: 1220 |0000: const/4 v0, #int 2 // #2
00010a: 7120 0200 0100 |0001: invoke-static {v1, v0}, Ljava/lang/Integer;.divideUnsigned:(II)I // method@0002
000110: 0a01 |0004: move-result v1
000112: 0f01 |0005: return v1
#1 : (in LExampleKt;)
name : 'kotlinLike-WZ4Q5Ns'
type : '(I)I'
access : 0x0019 (PUBLIC STATIC FINAL)
code -
000114: |[000114] ExampleKt.kotlinLike-WZ4Q5Ns:(I)I
000124: 8160 |0000: int-to-long v0, v6
000126: 1802 ffff ffff 0000 0000 |0001: const-wide v2, #double 0.000000 // #00000000ffffffff
000130: c020 |0006: and-long/2addr v0, v2
000132: 1226 |0007: const/4 v6, #int 2 // #2
000134: 8164 |0008: int-to-long v4, v6
000136: c042 |0009: and-long/2addr v2, v4
000138: be20 |000a: div-long/2addr v0, v2
00013a: 8406 |000b: long-to-int v6, v0
00013c: 0f06 |000c: return v6
Kotlin有自己的无符号整数除法的实现方式,已经与我们的函数内联。它会将输入实参和常量转化为longs,执行longs除法,然后再转回整数。当我们最终通过ART来运行时,它们会转成等效的x86,因此我们将保留此函数,这里优化的机会已经失去了。
对于Java版本,R8无法将`divideUnsigned`调用替换成位移,我针对D8和R8提交了 issue 154712996 来跟踪这个问题。
最后一个优化的机会是ART。
$ adb push classes.dex /sdcard/classes.dex
$ adb shell
generic_x86:/ $ su
generic_x86:/ # dex2oat --dex-file=/sdcard/classes.dex --oat-file=/sdcard/classes.oat
generic_x86:/ # oatdump --oat-file=/sdcard/classes.oat
OatDexFile:
0: LExampleKt; (offset=0x000003c0) (type_idx=1) (Initialized) (OatClassAllCompiled)
0: int ExampleKt.javaLike(int) (dex_method_idx=0)
CODE: (code_offset=0x00001010 size_offset=0x0000100c size=63)...
0x00001010: 85842400E0FFFF test eax, [esp + -8192]
StackMap[0] (native_pc=0x1017, dex_pc=0x0, register_mask=0x0, stack_mask=0b)
0x00001017: 55 push ebp
0x00001018: 83EC18 sub esp, 24
0x0000101b: 890424 mov [esp], eax
0x0000101e: 6466833D0000000000 cmpw fs:[0x0], 0 ; state_and_flags
0x00001027: 0F8519000000 jnz/ne +25 (0x00001046)
0x0000102d: E800000000 call +0 (0x00001032)
0x00001032: 5D pop ebp
0x00001033: BA02000000 mov edx, 2
0x00001038: 8B85CE0F0000 mov eax, [ebp + 4046]
0x0000103e: FF5018 call [eax + 24]
StackMap[1] (native_pc=0x1041, dex_pc=0x1, register_mask=0x0, stack_mask=0b)
0x00001041: 83C418 add esp, 24
0x00001044: 5D pop ebp
0x00001045: C3 ret
0x00001046: 64FF15E0020000 call fs:[0x2e0] ; pTestSuspend
StackMap[2] (native_pc=0x104d, dex_pc=0x0, register_mask=0x0, stack_mask=0b)
0x0000104d: EBDE jmp -34 (0x0000102d)
1: int ExampleKt.kotlinLike-WZ4Q5Ns(int) (dex_method_idx=1)
CODE: (code_offset=0x00001060 size_offset=0x0000105c size=67)...
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ART内化调用 `divideUnsigned`,因此我们让机器跳至常规方法的实现。我提交了 issue 154693569 以跟踪为无符号除法添加ART内化的问题。
好吧,这确实费了不少劲。恭喜你到达此步(或只是快速翻到这里),我们总结一下:
ART将2的幂乘法重写为向左位移,将2的幂除法重写为向右位移(通过一些额外的指令来处理负数);
向右位移和2的幂除法之间没有明显的性能差异;
Dalvik字节码中,位移和乘法/除法之间没有大小差异;
截至目前还没有人优化无签名除法,但也许你也不会用到。
通过以上事实,我们可以回答本文题目中提出的问题了:
Android上哪个更好:除以2还是位移1?
都不好!因此将除法用于算术运算中,对于真实的按位操作只使用位移,我会将AndroidX集合端口从位移切换到乘除法。下次见!
注释:
1. 二进制中的-3为0b11111101,如果我们尝试仅向右位移来实现除以2,结果是0b11111110,即-2,这是错误的结果。通过给-3加1,首先我们会得到-2,二进制表达是0b11111110,向右位移则得出0b11111111,也就是-1,这是正确的结果。
根据实际中的指令:
`mov eax, ecx` 将原始输入实参值保存在`eax`中;
`lea edx, [eax + 1]` 给输入实参加1,并将结果存储在`edx`中,即我们要位移的寄存器;
`test eax, eax`对自身的输入实参进行按位操作,导致一些寄存器会根据输入实参的属性来设置;
之后`cmovnl/ge edx, eax`可能会基于`test`的结果,以`eax` (值)重写`edx` (值+1)。
之后指令会执行普通的向右位移,与 `(value < 0 ? value + 1 : value) >> 1`. ↩ 基本相同。
2. 感谢 Sergey Vasilinets 提供的相关内容,`dex2oat`只能在现代Android版本中以root身份来运行,因此普通的Android(如在Pixel3上的)就无法运行。 ↩
3. 就实际指令而言:
`lsrs r0, r1, #31` 对输入实参进行逻辑(即不对符号进行扩展)31位的位移到`r0`,导致负数结果为1,正数结果为0。
`adds r1, r0, r1` 会将前一条指令的结果与输入实参相加,实际上是给负值输入加1。
自此指令会执行普通的向右位移,基本上等同于`(value + (value >>> 31)) >> 1`。
原文链接:
https://jakewharton.com/which-is-better-on-android-divide-by-two-or-shift-by-one/
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