Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как я могу объявить массив uint8_t в Java

У меня есть функция С++ в моей DLL, которой нужен массив uint8_t в качестве входного параметра, поэтому массив выглядит примерно так:

uint8_t input[input_length] = { 0x30, 0x41, 0x80, 0x8A...};

Я хочу использовать эту функцию в Java с JNA, что означает, что мне нужно создать массив uint8_t в Java. Мой первый подход состоял в том, чтобы создать массив байтов, например:

byte[] input = { 0x30, 0x41, 0x80, 0x8A...};

Но потом я понял, что переменная uint8_t в C++ имеет диапазон от 0 до 255, а байтовая переменная в Java имеет диапазон от -128 до 127, и, как вы можете видеть, этот массив содержит значения, превышающие 127 (например, 0x8A), что означает, что моя декларация Java здесь недействительна. Итак, мой вопрос: какой тип в Java эквивалентен uint8_t?

c++ java type-conversion jna
30.01.2019

  • В Java нет явных беззнаковых типов. 30.01.2019
  • Однако java.lang.Byte имеет несколько методов обработки байтов как значений без знака. 30.01.2019
  • Это даже имеет значение? 0xFFявляется либо -1, либо 255, но все равно 0xFF. Вы не теряете никакой информации, она просто отображается по-другому. 30.01.2019
  • Единственная реальная разница, которую вы должны учитывать, - это когда вы имеете дело с битовыми манипуляциями. Я считаю, что в C/C++ сдвиги для неподписанных/подписанных типов будут автоматически использовать либо подписанный, либо беззнаковый сдвиг в зависимости от типа (хотя я не могу найти источник прямо сейчас, чтобы процитировать), где в Java вам придется явно использовать ‹‹ или ›› для знакового сдвига и ‹‹‹ или ››› для беззнакового сдвига. 30.01.2019

Ответы:


1

В Java нет беззнаковых типов. Но это не большая проблема, поскольку переполнение со знаком в Java определяется как дополнение до двух, вы можете просто передать byte туда, где JNA ожидает uint8_t. Только немного неудобно работать с:

byte[] input = { 0x30, 0x41, (byte)0x80, (byte)0x8A...};

Чтобы прочитать uint8_t назад, вы должны сделать (x & 0xFF), чтобы удалить расширение знака и работать с результатом как int.

30.01.2019

2

Значение, хранящееся в байте, является определенным, независимо от того, как вы его интерпретируете, подписанное или неподписанное, что имеет значение.

Вы можете легко проверить это с помощью этого кода:

byte test = (byte)255;
System.out.println(test & 0xFF);

который выводит 255.

Это означает, что после того, как вы создали свой byte[] со значениями, которые вам нужны (и преобразование каждого значения в байт позволяет вам устанавливать значения без знака). Тогда все в порядке, на вашей стороне JNI вы будете использовать:

jbyte* data = GetByteArrayElements(...)

и вы сможете использовать его как беззнаковый массив байтов, напрямую приведя его, если это необходимо (uint8_t*)data.

30.01.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..