我们来看上一篇的一个Varint算法，这个算法的目的是为了令一个整型占用更少的字节，比如小于127的数字，只需占用一个字节即可，小于16384的数字，采用2个字节即可。算法如下：
while (true) {
if ((value & ~0x7F) == 0) {
buffer[position++] = (byte) value;
return;
} else {
buffer[position++] = (byte) ((value & 0x7F) | 0x80);
value >>>= 7;
}
}我们来看看具体图例:
我们看到在小于2097153期间，占用空间会小于4个字节，这个优势还比较明显，不过也有弊端，比如超过268435456之后会有占用5个字节，考虑到大多数情况下，并不会应用到这么大的数字，优化空间方面还是不错的。
通过上述算法实现，我发现优秀的应用算法都会大量用到了位运算，而位运算在工作中却很少用到。位运算速度要快于整数运算的，特别是整数乘法，需要10个或者更多个时钟，若果采用移位操作一个或者2个时钟就够了，不过由于我们常采用十进制来进行算术运算，对二进制的位运算不够熟悉，阅读起来会比较耗费精力，所以借助上述算法实现，我们分析一下位运算的优势以及应用，从而更好的理解二进制。上述代码中，有运用到移位操作，位运算，字节序等相关知识点，我们一一分析。
进位制
我们知道，计算机的存储和处理的信息都是以二进制的，虽然在编写程序的期间数运算还是采用10进制表示，但到机器执行的时候，还会以2进制来进行处理。对于有10个指头的人来说，熟知10进制是很自然的事情，你看教小孩子数学的时候，都是先从数指头开始的，那么若是我们只有2个指头，是不是我们现在会更好理解二进制了？
其他进制转换10进制
大多数教材会教大家二进制和十进制如何互换，但多数说都是死记硬背式的，并没有去讲解真正含义，换一个进制之后,依然不会，我们回到最根本的一些计数方法上，从10进制来推算。比如我们看一个数字1001，采用十进制表示是:1x10^3+0*10^2+0*10^1+1*10^0。首先从右往左，我们可以看成是从低位到高位，每高一位，指数+1，其次10进制是以10为底数，其三这个公式是采用10进制算术进行计算的（用什么进制算出答案就相当于把当前进制转换为了什么进制了）。这个方式适合所有的进制转换，理解了这个，后续的进制转换都会很容易理解。
2进制的比较简单，我们直接忽略，我们来看下应用到3进制，同样是1001，转换10进制公式:1x3^3+0*3^2+0*3^1+1*3^0=28，我们发现只是底数改变，因为是3进制，所以以3为底数，另外计算方式还是采用10进制算式计算，这表明用10进制算出的答案，就相当于3进制转换为10进制，1001转换为10进制就是28。
那为何不采用其他进制来计算？采用其他进制计算，那么其他进制的乘法口诀你的熟练一遍了，比如10进制的99乘法口诀，你用其他进制的乘法口诀得自己来演绎一遍了，如此这个和我们的常用习惯有些相驳，换算起来会比较慢，所以一般采用十进制与其它进制互转或者作为中间步骤来处理。
10进制转换为其他进制
采用上述方法后，我们已经可以做到所有进制转换，包括10进制转3进制，比如十进制28转换为3进制28=2*3+22,这个采用3进制（3的三进制表示10）来进行计算，但是会很麻烦。所以10进制转换其他进制，我们常采用短除法，如下:
当前数不断除以3并把余数作为新的最高位，28除以3余1，1为“个位”，9除以3余0，0为“十位”，3除以3余0，0为“百位”，最终的1是“千位”。如果我们有注意到前面的3进制转10进制算法，我们可以发现短除法其实是3进制转10进制的逆操作，比如3进制转换为十进制时候是：1*3^3+0*3^2+0*3^1+1*3^0 ，我们转换一下是((1*3+0)*3+0)*3+1，如此和10进制转换3进制的时候逆向操作。
小数
如果前面的理解了，小数就可以很容易理解了，我们还是先从10进制来看。比如十进制12.34，我们看小数后面十分位部分.3，表示把1分为10份只取3份，.04百分位部分是把1分为100份，取4份。那么我们换成公式:
12.34=1*10^1+2+3*(1/10)+4*(1/100)
=1*10^1+2+3*10^-1+4*10^-2
我们看到小数部分还是以进制为底数，不过指数部分采用了负数，点的左边的位的指数是位的正幂，点数的右边是位的指数负幂。理解了这个，其他进制的小数部分也就了解， 它们是相同的，比如二进制1001.101：
有了这个理解，我们后续的浮点数就比较好理解了，IEEE浮点表示浮点数，也是基于这种方式，只是定义了些规范，后续我们会详细了解。
移位操作
常见的移位操作有三种:左移，逻辑右移，算术右移。
移动操作
| 操作 | 值 |
| 参数x | [01100011] [10010101] |
| x<<4 | [00110000] [01010000] |
| x>>4(逻辑右移) | [00000110] [00001001] |
| x>>4(算术右移) | [00000110] [11111001] |
左移
x向左移动k位，会丢弃最高的k位，并在右端补k个0，也就是常说的当前值乘以2的k次方。为何是乘以2的k次方？我们看10进制的时候，某数乘以10，就是在末尾增加1个0 ，由此我们可以联想到，二进制左移一位（末尾加一个0）相当于乘以2，这个结论普遍存在于所有进位制中：k进制数的末尾加个0，相当于该数乘以k。
我们从图中可以看到，左移动一位，就相当于进位制展开式的每个指数都加1，如此移动一位，就相当于当前数（1*2^5+1*2^1+!*2^0）*2^1=1*2^6+1*2^2+1*2^1
右移
理解了左移的原理，右移动的原理也是相同的，右移k位=进位制展开式的每个指数都减k，也就是当前数除以进制的k次方。唯一不同的是分为逻辑右移和算术右移。
逻辑右移就是无符号移位，右移几位，就在左端补几个0，比如上边 Varint中每次右移7位，相应的当前数高位就会补充7个0。
算术右移动是有符号移位，和逻辑右移不同的是，算术右移是在左端补k个最高有效位的值，如此看着有些奇特，但对有符号整数数据的运算非常有用。我们知道有符号的数，首位字节，是用来表示数字的正负。负数采用补码形式来存储，比如[11100110]，10进制是-26，算术右移1位之后[11110011],10进制是-13,如若不是补最高有效位的值1而是补做事0的话，右移之后就变成正数了。
字节序
单个字节并没有字节序的问题，当一个数据需要多个字节存储的时候，就会牵扯到这样的问题，这个数据的地址是什么，存储器中如何排列这些字节，是高位地址存最高有效位，还是低位地址存最高有效位。
比如一个int类型的变量，它的地址是使用字节中最小的地址，比如在存储器上的位置是0x101、0x102、0x103，它的地址是0x101，若是这个数据是一个w位的整数，位表示为[x(w-1),x(w-2)....,x1,x0],那么其中x(w-1)是最高有效位，x0是最低有效位，w若是8的倍数，位被分组成字节，那么最高有效字节是[x(w-1)...x(w-8)],最低有效字节是[x7,x6...x0]。这个也可以成为物理顺序，和我们普通人理解的存储顺序预期相符合，比如十进制也是高位（百位，10位）在地位（个位）前面。
小端法（little endian）
如果字节的逻辑顺序与物理顺序相反，也就是w的最低有效字节在前面[x7,x6....x0]，最高有效字节[x(w-1)...x(w-8)]在后面，此时成为小端法（little endian)。多数intel兼容机都采用这种规则。
大端法（big endian）
如果字节的逻辑顺序与物理顺序相同，也就是w的最低有效字节[x(w-1)...x(w-8)]在前面，最高有效字节[x7,x6....x0]在后面，称为大端法（big endian），大多数IBM和SunMicrosystems的机器都是采用这种规则。
比如一个十六进制数:0x01234567,我们用大端小端法看他们在存储器上的位置。
我们可以看到大端法是比较符合我们习惯的，高位在前地位在后。
上述Varint的算法，是采用小端法来存储字节顺序的。
buffer[position++] = (byte) ((value & 0x7F) | 0x80);每次都是获取当前数据的后7个字节存储到数据流buffer里面，也就是低位字节放在buffer字节数组的前面。
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