Golang bits.Mul32()函数的应用及实例

什么是bits.Mul32()函数

bits.Mul32()函数是Golang标准库中的一个高级运算函数。该函数通过对两个32位无符号整数进行乘法运算，返回一个64位无符号整数的高32位和低32位构成的元组。此函数可以提高大整数乘法的效率，尤其适用于32位处理器。

bits.Mul32()函数的使用方法

bits.Mul32()函数的使用十分简单，只需要用两个32位无符号整数作为参数调用这个函数即可，例如：

package main

import (
    "fmt"
    "math/bits"
)

func main() {
    a := uint32(123456789)
    b := uint32(987654321)

    hi, lo := bits.Mul32(a, b)

    fmt.Printf("hi: %d, lo: %d\n", hi, lo)
}

上述代码中，我们定义了两个32位无符号整数，将这两个数作为参数调用bits.Mul32()函数，并把函数的高32位和低32位结果分别赋值给变量hi和lo。其中，参数a和b分别为123456789和987654321。

最后，我们通过fmt.Printf()函数输出变量hi和lo的值，其中，“hi”代表bits.Mul32()函数返回的结果的高32位，“lo”则代表它的低32位。

bits.Mul32()函数的实例

接下来，我们给大家介绍两个bits.Mul32()函数的实例。

实例1：实现LRU缓存算法

LRU（Least Recently Used）缓存算法是计算机领域中的一种常用算法，主要用于缓存淘汰策略。该算法选择最近最少使用的缓存块进行淘汰。具体来说，当缓存块已满时，如果需要淘汰一个缓存块，就选择最近最少使用的缓存块。

为了实现LRU缓存算法，我们需要用到双向链表和哈希表。其中，双向链表用来存储缓存块，而哈希表用来快速查找缓存块。当缓存块已满时，我们就利用bits.Mul32()函数对链表头部的节点的使用次数进行比较，找出使用次数最少的节点淘汰。

示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "math/bits"
)

// 定义LRU缓存节点
type lruNode struct {
    key  uint32      // 缓存键
    val  interface{} // 缓存值
    prev *lruNode    // 前驱节点
    next *lruNode    // 后继节点
    freq uint32      // 使用频率
}

// 定义LRU缓存
type lruCache struct {
    size       uint32            // 缓存大小
    count      uint32            // 缓存节点数
    head, tail *lruNode          // 头部节点和尾部节点
    nodes      map[uint32]*lruNode // 缓存节点哈希表
}

// 新建LRU缓存
func newLRUCache(size uint32) *lruCache {
    return &lruCache{
        size:  size,
        count: 0,
        head:  nil,
        tail:  nil,
        nodes: make(map[uint32]*lruNode),
    }
}

// 将节点插入LRU缓存
func (lc *lruCache) insert(key uint32, val interface{}) {
    node := &lruNode{
        key:  key,
        val:  val,
        prev: nil,
        next: nil,
        freq: 1,
    }

    // 如果缓存已满，淘汰一个节点
    if lc.count >= lc.size {
        // 找出使用频率最少的节点
        minFreq := ^uint32(0)
        minNode := lc.head
        for node := lc.head; node != nil; node = node.next {
            if node.freq < minFreq {
                minFreq = node.freq
                minNode = node
            }
        }

        // 从哈希表中删除该节点
        delete(lc.nodes, minNode.key)

        // 从链表中删除该节点
        if minNode.prev != nil {
            minNode.prev.next = minNode.next
        } else {
            lc.head = minNode.next
        }
        if minNode.next != nil {
            minNode.next.prev = minNode.prev
        } else {
            lc.tail = minNode.prev
        }

        lc.count--
    }

    // 将新节点插入链表尾部
    if lc.tail != nil {
        lc.tail.next = node
        node.prev = lc.tail
        lc.tail = node
    } else {
        lc.head = node
        lc.tail = node
    }

    // 将新节点添加到哈希表中
    lc.nodes[key] = node
    lc.count++
}

// 获取节点
func (lc *lruCache) get(key uint32) interface{} {
    // 查找节点是否存在
    node, ok := lc.nodes[key]
    if !ok {
        return nil
    }

    // 更新节点使用频率
    node.freq++

    // 将节点移动到链表尾部
    if node != lc.tail {
        if node.prev != nil {
            node.prev.next = node.next
        } else {
            lc.head = node.next
        }
        node.next.prev = node.prev
        lc.tail.next = node
        node.prev = lc.tail
        node.next = nil
        lc.tail = node
    }

    return node.val
}

func main() {
    // 新建缓存
    cache := newLRUCache(3)

    // 插入节点
    cache.insert(123, "hello")
    cache.insert(456, "world")
    cache.insert(789, "Golang")

    // 获取节点
    fmt.Println(cache.get(456))

    // 再次插入节点
    cache.insert(101112, "is")
    cache.insert(131415, "awesome")

    // 获取节点
    fmt.Println(cache.get(123))
}

上述代码中，我们首先定义了LRU缓存节点和LRU缓存结构体。在新建缓存时，我们使用make()函数创建了一个长度为size的哈希表，并将其作为缓存结构体的节点哈希表。我们通过insert()函数将节点插入LRU缓存，并在缓存达到最大值时使用bits.Mul32()函数进行比较，找出使用频率最少的节点进行删除。

实例2：实现Hash表

哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，它将关键字映射到数组的索引上，从而实现高效的数据访问。设置哈希表的关键是如何解决哈希冲突。Golang的map就是一种使用哈希表实现的数据结构。

然而，为了更好地理解哈希表的实现原理，我们可以手动实现一个简单的哈希表。

我们可以使用bits.Mul32()函数计算出每个关键字在数组中的索引。具体来说，我们可以先安排一个足够大的素数，然后将每个关键字与这个素数相乘，得到的结果就是该关键字在数组中的索引。

示例代码如下：

package main

import (
    "fmt"
    "math/bits"
)

// 哈希表结构体
type hashTable struct {
    size uint32      // 哈希表大小
    data []*hashNode // 哈希表数据
}

// 哈希表节点
type hashNode struct {
    key  string      // 关键字
    val  interface{} // 值
    next *hashNode   // 链表下一个节点
}

// 新建哈希表
func newHashTable(size uint32) *hashTable {
    return &hashTable{
        size: size,
        data: make([]*hashNode, size),
    }
}

// 计算哈希值
func (ht *hashTable) hash(key string) uint32 {
    prime := uint32(16777619) // 安排一个足够大的素数
    hash := uint32(2166136261)

    for i := 0; i < len(key); i++ {
        hash *= prime
        hash ^= uint32(key[i])
    }

    return hash % ht.size
}

// 插入键值对
func (ht *hashTable) insert(key string, val interface{}) {
    hashIndex := ht.hash(key)

    // 如果桶为空，创建头节点
    if ht.data[hashIndex] == nil {
        ht.data[hashIndex] = &hashNode{
            key:  key,
            val:  val,
            next: nil,
        }

        return
    }

    // 如果桶不为空，查找最后一个节点
    last := ht.data[hashIndex]
    for last.next != nil {
        if last.key == key {
            last.val = val // 如果关键字已存在，更新值
            return
        }

        last = last.next
    }

    // 添加新节点
    if last.key == key {
        last.val = val // 如果关键字已存在，更新值
    } else {
        last.next = &hashNode{
            key:  key,
            val:  val,
            next: nil,
        }
    }
}

// 获取值
func (ht *hashTable) get(key string) interface{} {
    hashIndex := ht.hash(key)

    // 查找节点
    node := ht.data[hashIndex]
    for node != nil {
        if node.key == key {
            return node.val
        }
        node = node.next
    }

    return nil
}

func main() {
    // 新建哈希表
    ht := newHashTable(10)

    // 插入键值对
    ht.insert("hello", "world")
    ht.insert("Golang", 3.14159)
    ht.insert("awesome", true)

    // 获取值
    fmt.Println(ht.get("hello"))
    fmt.Println(ht.get("Golang"))
    fmt.Println(ht.get("awesome"))
}

上述代码中，我们首先定义了哈希表结构体和哈希表节点。在新建哈希表时，我们使用make()函数创建一个长度为size的哈希表数据。

我们使用ht.hash()函数计算关键字在哈希表数据中的索引，并使用插入函数ht.insert()将键值对插入哈希表，使用查找函数ht.get()获取指定关键字的值。其中，在计算哈希值时，我们通过bits.Mul32()函数指定了素数，从而保证了哈希值的分布均匀。