Java中切换布尔变量
Java中切换布尔变量
布尔是Java中的基本数据类型。通常，它只能有两个值，true_或_false。
在本教程中，我们将讨论如何切换给定布尔变量的值。
2. 问题介绍
这个问题相当直接。简单来说，我们想要反转布尔变量的值。例如，切换后_true_变为_false_。
然而，我们应该注意Java中有两种“不同”的布尔类型，原始的_boolean_和包装的_Boolean_。 因此，理想的切换方法应该适用于两种类型。
在本教程中，我们将讨论如何实现这样的方法。
另外，为了简单起见，我们将使用单元测试断言来验证我们的实现是否符合预期。
那么，接下来，让我们从切换原始_boolean_变量开始，这是我们最终_toggle()_方法的基础。
3. 切换原始_boolean_变量
切换原始_boolean_变量最直接的方法就是使用NOT运算符( !)。
让我们创建一个测试来看看它是如何工作的：
boolean b = true;
b = !b;
assertFalse(b);
b = !b;
assertTrue(b);
如果我们运行这个测试，它会通过。因此，每次我们对一个_boolean_变量执行NOT运算符，它的值就会被反转。
或者，XOR运算符( ^)也可以反转布尔值。在考虑实现之前，让我们快速了解一下XOR运算符是如何工作的。
给定两个_boolean_变量_b1_和_b2_，b1 ^ b2_只有在_b1_和_b2_的值不同时才为_true，例如：
- true ^ true = false
- false ^ false = false
- true ^ false = true
因此，我们可以利用XOR的特性，执行_b ^ true_来反转_b_的值：
- b = true -> b ^ true_变为_true ^ true = false
- b = false -> b ^ true_变为_false ^ true = true
现在我们理解了XOR的逻辑，将其翻译成Java代码对我们来说并不是一个挑战：
boolean b = true;
b ^= true;
assertFalse(b);
b ^= true;
assertTrue(b);
当我们运行测试时，它不出所料地通过了。
4. 创建_toggle()_方法
我们已经看到原始_boolean_变量只能有两个值：true_和_false。然而，与原始_boolean_不同，包装的_Boolean_变量可以持有_null_值。
Java在执行NOT或XOR操作时会自动将_Boolean_拆箱为_boolean_。但如果我们没有正确处理_null_情况，我们将遇到_NullPointerException_：
assertThatThrownBy(() -> {
Boolean b = null;
b = !b;
}).isInstanceOf(NullPointerException.class);
如果我们执行上述测试，它会通过。不幸的是，这意味着执行!b时会发生_NullPointerException_。
那么接下来，让我们创建一个null安全的_toggle()_方法，用于处理_Boolean_和_boolean_变量：
static Boolean toggle(Boolean b) {
if (b == null){
return b;
}
return !b;
}
在这里，我们首先进行null检查，然后使用NOT运算符来反转值。当然，如果我们喜欢，在null检查之后，我们也可以使用XOR方法来反转_b_的值。
最后，让我们创建一个测试来验证我们的_toggle()_方法是否适用于所有情况：
// 包装的Boolean
Boolean b = true;
b = ToggleBoolean.toggle(b);
assertFalse(b);
b = ToggleBoolean.toggle(b);
assertTrue(b);
b = null;
b = ToggleBoolean.toggle(b);
assertNull(b);
// 原始的boolean
boolean bb = true;
bb = ToggleBoolean.toggle(bb);
assertFalse(bb);
bb = ToggleBoolean.toggle(bb);
assertTrue(bb);
正如上述测试所示，我们用_Boolean_变量和_boolean_变量测试了_toggle()_方法。此外，我们还测试了_Boolean_变量_b=null_的情况。
当我们执行测试时，测试通过了。因此，我们的_toggle()_方法按预期工作。
5. 结论
在本文中，我们学习了如何构建一个null安全的切换给定_boolean/Boolean_变量的方法。
如往常一样，与本文相关的代码可以在GitHub上找到。