golang string位运算应用-Go服务器开发

在Go语言中，可以使用位运算对字符串进行一些特定的操作。下面介绍两个常见的应用场景：

判断字符串是否包含某个字符

我们可以将每个字符转换为ASCII码，并使用位运算来判断是否存在某个字符。

func hasChar(s string, c byte) bool {
    for i := 0; i < len(s); i++ {
        if s[i] == c {
            return true
        }
    }
    return false
}

// 使用位运算判断字符串s中是否包含字符c
func hasCharBitwise(s string, c byte) bool {
    var bitmap uint32 = 0
    
    for i := 0; i < len(s); i++ {
        // 将字符对应的bit位置为1
        bitmap |= (1 << (s[i] - 'a'))
    }
    
    // 判断字符c对应的bit位置是否为1
    return ((bitmap >> (c - 'a')) & 1) == 1
}

在上述代码中，我们定义了hasChar函数和hasCharBitwise函数来分别实现判断字符串是否包含某个字符的功能。其中，hasChar函数通过遍历字符串每一个字符并与目标字符进行比较来判断；而hasCharBitwise函数则是使用位运算方式，先将每个字符对应的bit位置为1，再根据目标字符得到相应的bit位置并判断其值是否为1。

字符串去重

我们可以利用哈希表（map）或者布隆过滤器（Bloom Filter）来对字符串进行去重操作。下面是利用布隆过滤器实现字符串去重的示例代码：

type BloomFilter struct {
    bits   []uint64 // 存储bit位
    hashFn [4]func([]byte) uint32 // 哈希函数
}

// 初始化布隆过滤器
func NewBloomFilter(n int) *BloomFilter {
    return &BloomFilter{
        bits: make([]uint64, (n+63)/64),
        hashFn: [4]func([]byte) uint32{
            func(data []byte) uint32 { return murmur3.Sum32(data, 0) },
            func(data []byte) uint32 { return murmur3.Sum32(data, 1) },
            func(data []byte) uint32 { return murmur3.Sum32(data, 2) },
            func(data []byte) uint32 { return murmur3.Sum32(data, 3) },
        },
    }
}

// 添加一个字符串到布隆过滤器中
func (bf *BloomFilter) Add(s string) {
    data := []byte(s)
    
    for i := range bf.hashFn {
        bitIndex := bf.hashFn[i](data) % uint32(len(bf.bits)*64)
        
        bf.bits[bitIndex/64] |= (1 << (bitIndex % 64))
    }
}

// 判断一个字符串是否在布隆过滤器中已存在
func (bf *BloomFilter) Contains(s string) bool {
    data := []byte(s)
    
    for i := range bf.hashFn {
        bitIndex := bf.hashFn[i](data) % uint32(len(bf.bits)*64)
        
        if (bf.bits[bitIndex/64] & (1 << (bitIndex % 64))) == 0 {
            return false
        }
    }
    
    return true
}

func main() {
    bf := NewBloomFilter(1000000) // 布隆过滤器中的元素数量为100万
    
    s := []string{"hello", "world", "go", "language", "go"}
    
    for _, str := range s {
        if !bf.Contains(str) { // 如果该字符串不在布隆过滤器中，则添加到其中
            bf.Add(str)
        }
    }
    
    fmt.Println("Unique strings:")
    
    for _, str := range s {
        if bf.Contains(str) { // 判断字符串是否在布隆过滤器中已存在
            fmt.Println(str)
        }
    }
}

在上述代码中，我们使用了murmur3哈希算法作为布隆过滤器的哈希函数，实现了Add和Contains两个方法来添加和判断字符串是否已存在。需要注意的是，在创建布隆过滤器时需要根据预期元素数量进行合理设置，以兼顾空间和误判率的问题。