我最近在看《Expert .NET 2.0 IL Assembler》这本书(早在2009年11月就购买了这本书，当时看了前面几章就放下了，最近又拣起来继续看)。在“第5章 元数据表的组织 5.2 堆和表”中提到：
在“第8章 基本类型和签名 8.1 CLR中的基本类型 8.1.4 向量和数组”中提到：
于是，我想不仅在 Microsoft .NET CLR 的元数据中需要广泛使用这个压缩公式，其它应用也会需要用到的。设想我们需要保存一些表示数据长度和计数等的数字，这些数据一般情况下是很小的，但是也许偶尔有一两个很大的数字。我们就难以选择使用 byte、short、int、long 等数据类型中哪一个来保存这些数字。
我的设想是将 long 按以下公式进行压缩编码，得到一个 ZipInteger 结构：
这个 ZipInteger 结构的表示范围和 long 的表示范围完全一致，可以无损地和 long 进行双向转换。long 总是占用 8 个字节，而 ZipInteger 结构根据其数字的大小占用 1 到 9 个字节。
下面是 ZipInteger.cs 源程序:
001: using System; 002: using System.IO; 003: using System.Drawing; 004: 005: namespace Skyiv.Numerics 006: { 007: /// <summary> 008: /// 表示 64-bits 带符号整数，对于小整数而言会节省空间 009: /// </summary> 010: public struct ZipInteger : IEquatable<ZipInteger>, IComparable<ZipInteger> 011: { 012: long data; 013: 014: public static readonly ZipInteger MinValue = long.MinValue; 015: public static readonly ZipInteger MaxValue = long.MaxValue; 016: 017: /// <summary> 018: /// 使用 64-bits 带符号整数值初始化 ZipInteger 结构的新实例 019: /// </summary> 020: /// <param name="value">64-bits 带符号整数</param> 021: public ZipInteger(long value) 022: { 023: data = value; 024: } 025: 026: /// <summary> 027: /// 使用字节数组中的值初始 ZipInteger 结构的新实例 028: /// 注意：本构造函数会破坏传入的 bits 参数的值。 029: /// </summary> 030: /// <param name="bits">顺序为 big-endian 的字节值的数组</param> 031: public ZipInteger(byte[] bits) 032: { 033: if (bits == null) throw new ArgumentNullException("bits"); 034: if (bits.Length < 1 || bits.Length > 9) throw new ArgumentException("Invalid length", "bits"); 035: byte[] mask = { 0x7F, 0x3F, 0x1F, 0x0F, 0x07, 0x03, 0x01, 0x00 }; 036: if (bits.Length > 1 && bits.Length < 9) bits[0] &= mask[bits.Length - 1]; 037: Array.Reverse(bits); 038: Array.Resize(ref bits, 8); 039: if (!BitConverter.IsLittleEndian) Array.Reverse(bits); 040: data = Decode(BitConverter.ToInt64(bits, 0)); 041: } 042: 043: public static implicit operator long(ZipInteger value) 044: { 045: return value.data; 046: } 047: 048: public static implicit operator ZipInteger(long value) 049: { 050: return new ZipInteger(value); 051: } 052: 053: public int CompareTo(ZipInteger other) 054: { 055: return data.CompareTo(other.data); 056: } 057: 058: public bool Equals(ZipInteger other) 059: { 060: return data == other.data; 061: } 062: 063: public override bool Equals(object obj) 064: { 065: return (obj is ZipInteger) && data == ((ZipInteger)obj).data; 066: } 067: 068: public override int GetHashCode() 069: { 070: return (int)data ^ (int)(data >> 32); 071: } 072: 073: public override string ToString() 074: { 075: return data.ToString(); 076: } 077: 078: /// <summary> 079: /// 将 ZipInteger 值转换为字节数组 080: /// </summary> 081: /// <returns>顺序为 big-endian 的字节数组</returns> 082: public byte[] ToByteArray() 083: { 084: var data2 = Encode(data); 085: var bits = BitConverter.GetBytes(data2); 086: if (!BitConverter.IsLittleEndian) Array.Reverse(bits); 087: var mask = GetMask((ulong)data2); 088: Array.Resize(ref bits, mask.X); 089: Array.Reverse(bits); 090: bits[0] |= (byte)mask.Y; 091: return bits; 092: } 093: 094: static Point GetMask(ulong udata) 095: { 096: if (udata <= 0x7F) return new Point(1, 0); 097: if (udata <= 0x3FFF) return new Point(2, 0x80); 098: if (udata <= 0x1FFFFF) return new Point(3, 0xC0); 099: if (udata <= 0x0FFFFFFF) return new Point(4, 0xE0); 100: if (udata <= 0x07FFFFFFFF) return new Point(5, 0xF0); 101: if (udata <= 0x03FFFFFFFFFF) return new Point(6, 0xF8); 102: if (udata <= 0x01FFFFFFFFFFFF) return new Point(7, 0xFC); 103: if (udata <= 0xFFFFFFFFFFFFFF) return new Point(8, 0xFE); 104: return new Point(9, 0xFF); 105: } 106: 107: static int GetCount(byte value) 108: { 109: if ((value & 0x80) == 0) return 0; 110: if ((value & 0x40) == 0) return 1; 111: if ((value & 0x20) == 0) return 2; 112: if ((value & 0x10) == 0) return 3; 113: if ((value & 0x08) == 0) return 4; 114: if ((value & 0x04) == 0) return 5; 115: if ((value & 0x02) == 0) return 6; 116: if ((value & 0x01) == 0) return 7; 117: return 8; 118: } 119: 120: /// <summary> 121: /// 将 ZipInteger 值写入流，并将流内的位置向前推进若干字节。 122: /// </summary> 123: /// <param name="writer">要写入的流</param> 124: public void Write(Stream writer) 125: { 126: var bits = ToByteArray(); 127: writer.Write(bits, 0, bits.Length); 128: } 129: 130: /// <summary> 131: /// 从流中读取一个 ZipInteger，并将流内的位置向前推进若干字节。 132: /// </summary> 133: /// <param name="reader">要从中读取的流</param> 134: /// <returns>所读取的 ZipInteger。如果到达流的末尾，则为 null。 </returns> 135: public static ZipInteger? Read(Stream reader) 136: { 137: var value = reader.ReadByte(); 138: if (value == -1) return null; 139: var count = GetCount((byte)value); 140: var bits = new byte[count + 1]; 141: bits[0] = (byte)value; 142: if (Read(reader, bits, 1, count) != count) throw new EndOfStreamException(); 143: return new ZipInteger(bits); 144: } 145: 146: static int Read(Stream reader, byte[] buffer, int index, int count) 147: { 148: var offset = index; 149: for (int n = -1; n != 0 && count > 0; count -= n, offset += n) 150: n = reader.Read(buffer, offset, count); 151: return offset - index; 152: } 153: 154: static long Encode(long x) 155: { 156: if (x == long.MinValue) return 1; 157: return (x >= 0) ? (x << 1) : ((-x << 1) | 1); 158: } 159: 160: static long Decode(long x) 161: { 162: if (x == 1) return long.MinValue; 163: var n = (x >> 1) & long.MaxValue; 164: return ((x & 1) == 0) ? n : -n; 165: } 166: } 167: }
注意“Stream.Read 方法在尚未到达流的末尾情况下可以返回少于所请求的字节”，所以需要上述程序中第 146 行到第 152 行的 Read 方法来进行处理。请参见：“浅谈 Stream.Read 方法”。
上述程序中第 154 行到第 158 行的 Encode 方法是为了将小的负整数编码为占用字节数比较少的值，如果不进行这种转换，负整数不管大小将总占用 9 个字节。而第 160 到第 164 行的 Decode 方法进行反向解码。
上述程序中第 43 行到第 51 行的两个方法对 long 和 ZipInteger 结构进行隐式双向转换。因为这两个转换都是无损的，所以两个转换都声明为隐式的。有了从 ZipInteger 到 long 的隐式转换，ZipInteger 结构中虽然没有重载 +、-、*、/、%、>、<、>=、<=、==、!= 等算术和逻辑运算符，也可以在程序中使用这些运算符。有了 long 到 ZipInteger 的隐式转换，就可以在程序直接使用 byte、short、int、long 的变量和常量对 ZipInteger 进行赋值。
下面就是测试程序 ZipIntegerTester.cs ：
01: using System; 02: using System.IO; 03: using System.Collections.Generic; 04: using Skyiv.Numerics; 05: 06: namespace Skyiv.Tester 07: { 08: sealed class ZipIntegerTester 09: { 10: static void Main(string[] args) 11: { 12: try 13: { 14: var count = (args.Length > 0) ? int.Parse(args[0]) : 1000000; 15: new ZipIntegerTester().Run(count, "Int64.bin", "ZipInteger.bin"); 16: } 17: catch (Exception ex) 18: { 19: Console.WriteLine(ex); 20: } 21: } 22: 23: void Run(int count, string fileName1, string fileName2) 24: { 25: Console.WriteLine(" OS Version: " + Environment.OSVersion); 26: Console.WriteLine(" CLR Version: " + Environment.Version); 27: Console.WriteLine("IsLittleEndian: " + BitConverter.IsLittleEndian); 28: Write(count, fileName1, fileName2); 29: Verify(count, fileName1, fileName2); 30: } 31: 32: IEnumerable<long> GetValues(int count) 33: { 34: if (count-- > 0) yield return long.MaxValue; 35: if (count-- > 0) yield return long.MinValue; 36: if (count-- > 0) yield return long.MaxValue / 2; 37: if (count-- > 0) yield return -(long.MinValue / 2); 38: var rand = new Random(); 39: while (count-- > 0) 40: { 41: var n = rand.Next((count % 10 == 0) ? 100000 : 100); 42: yield return (rand.Next() % 2 == 0) ? n : -n; 43: } 44: } 45: 46: void Write(int count, string name1, string name2) 47: { 48: var fmt = "{0,14}: {1,9:N0}"; 49: Console.WriteLine(fmt, "Integer Count", count); 50: using (var bw = new BinaryWriter(new FileStream(name1, FileMode.Create, FileAccess.Write))) 51: using (var fs = new FileStream(name2, FileMode.Create, FileAccess.Write)) 52: { 53: foreach (var n in GetValues(count)) 54: { 55: bw.Write(n); 56: ((ZipInteger)n).Write(fs); 57: } 58: Console.WriteLine(fmt + " bytes", name1, bw.BaseStream.Length); 59: Console.WriteLine(fmt + " bytes", name2, fs.Length); 60: } 61: } 62: 63: void Verify(int count, string name1, string name2) 64: { 65: using (var br = new BinaryReader(File.OpenRead(name1))) 66: using (var fs = File.OpenRead(name2)) 67: { 68: var i = 0; 69: for (ZipInteger? v; (v = ZipInteger.Read(fs)).HasValue; i++) 70: if (br.ReadInt64() != v) throw new Exception("整数值不符"); 71: if (i != count) throw new Exception("计数不符"); 72: } 73: } 74: } 75: }
在 openSUSE 11.3 操作系统的 mono 2.8.1 环境中编译和运行：
在 Ubuntu 10.10 操作系统的 mono 2.6.7 环境中编译和运行：
在 Windows Vista 操作系统的 .NET Framework 4 环境中编译和运行：
下面是测试程序生成的数据文件：
在 Int64.bin 文件中，每一个数都占用 8 个字节。而在 ZipInteger.bin 文件中，每一个数根据其大小占用 1 到 9 个字节不等。这两个数据文件的头两个数分别是 long.MaxValue 和 long.MinValue。这两个数在 ZipInteger.bin 文件中分别占用 9 个字节和 1 个字节。
在上面的测试中，总共生成一百万个数，其中百分之九十都是小于一百的数。测试结果是 Int64.bin 占用八百万字节，而 ZipInteger.bin 占用一百五十多万字节。这是因为测试数据中绝大部分都是很小的数的缘故。如果测试数据中大部分都是很大的数的话，ZipInteger.bin 占用的空间有可能会比 Int64.bin 占用的空间大。
也就是说，ZipInteger 结构适用于以下场合：需要保存一些一般情况下是很小的，但偶尔也有一两个很大的数字。
