zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 【转载】原码 反码 补码 概念 原理 详解

    原码 反码 补码 概念 原理 详解

    参考:
    System.out.println(Integer.toBinaryString(Integer.MAX_VALUE));//[0]1111111111111111111111111111111,注意最前面的符号位0被省略了
    System.out.println(Integer.toBinaryString(Integer.MIN_VALUE));//10000000000000000000000000000000,32位,注意这里都是用补码表示的
    
    System.out.println(Integer.toBinaryString(1));//1,注意前面所有的0都被省略了
    System.out.println(Integer.toBinaryString(-1));//11111111111111111111111111111111,32位
    
    System.out.println((Integer.MAX_VALUE + 1) == Integer.MIN_VALUE);//true,提示:Comparing identical相同的 expressions
    System.out.println((Integer.MIN_VALUE + (-1) == Integer.MAX_VALUE));//true
     

    教科书式定义

    软考指定资料中关于原码、反码、补码和移码的定义如下(n是机器字长):
    虽然反人类,但是定义的的确很精确、精炼啊!
     

    大话原码、反码、补码、移码

    原码

    如果机器字长为n,那么一个数的原码就是用一个n位的二进制数,其中最高位为符号位:正数为0,负数为1。剩下的n-1位表示该数的绝对值。
    例如:
    X=+101011 , [X]原= 0010_1011
    X=-101011 , [X]原= 1010_1011 
    位数不够的用0补全。
    PS:正数的原、反、补码都一样,0的原码跟反码都有两个,因为这里0被分为+0和-0。
     

    反码

    知道了原码,那么你只需要具备区分0跟1的能力就可以轻松求出反码,为什么呢?因为反码就是在原码的基础上,符号位不变其他位按位取反(就是0变1,1变0)就可以了。
    例如:
    X=-101011 , [X]原= 1010_1011 ,[X]反=1101_0100
     

    补码

    补码也非常的简单,就是在反码的基础上按照正常的加法运算加1。
    例如:
    X=-101011 , [X]原= 1010_1011 ,[X]反=1101_0100,[X]补=1101_0101
     
    负数的补码这么记更简单:符号位不变,其他的从低位开始,直到遇见第一个1之前,什么都不变;遇见第一个1后保留这个1,以后按位取反。
    例:
    [-7]原= 1 000011_1
    [-7]补= 1 111100_1
    PS:0的补码是唯一的,如果机器字长为8那么[0]=0000_0000。
     

    移码

    移码最简单了,不管正负数,只要将其补码的符号位取反即可。
    例如:
    X=-101011 , [X]原= 1010_1011 ,[X]反=1101_0100,[X]补=1101_0101,[X]移=0101_0101
     

    一些基本概念

    本篇文章讲解了计算机的原码、反码和补码,并且进行了深入探求了为何要使用反码和补码,以及更进一步的论证了为何可以用反码、补码的加法计算原码的减法。论证部分如有不对的地方请各位牛人帮忙指正!
     

    机器数和符号位

    在学习原码、反码和补码之前,需要先了解机器数和真值的概念。
    一个数在计算机中的二进制表示形式,  叫做这个数的机器数。
    机器数是带符号的,在计算机用一个数的最高位存放符号, 正数为0、负数为1。
    比如,十进制中的数 +3 ,如果计算机字长为8位,转换成二进制就是0000_0011。如果是 -3 ,就是 1000_0011(原码) 。
    那么,这里的 0000_0011 和 1000_0011(原码) 就是机器数。
     

    真值

    因为第一位是符号位,所以机器数的形式值就不等于真正的数值。例如上面的有符号数 1000_0011,其最高位1代表负,其真正数值是 -3,而不是形式值131(10000011转换成十进制等于131)。所以,为区别起见,将带符号位的机器数对应的真正数值称为机器数的真值。
    例:0000_0001的真值 = +000_0001 = +1,1000_0001的真值 = –000_0001 = –1
     

    在探求为何机器要使用补码之前,让我们先了解原码、反码和补码的概念。
    对于一个数,计算机要使用一定的编码方式进行存储,原码、反码、补码是机器存储一个具体数字的编码方式

    原码

    原码就是符号位加上真值的绝对值,即用第一位表示符号,其余位表示值。比如如果是8位二进制:
    [+1]原 = 0000_0001
    [-1]原 = 1000_0001
    因为第一位是符号位,所以8位二进制数的取值范围就是:
    [1111_1111 , 0111_1111]  即 [-127 , 127] 
    注意不是 [-128 , 127] 或 [-128 , 128] 
    原码是人脑最容易理解和计算的表示方式。

    反码

    反码的表示方法是:
    正数的反码是其本身。负数的反码是在其原码的基础上,【符号位不变】,其余各个位【取反】。
    [+1] = [0000_0001]原 = [0000_0001]反
    [-1] = [1000_0001]原 = [1111_1110]反
    可见如果一个反码表示的是负数,人脑无法直观的看出来它的数值,通常要将其转换成原码再计算。

    补码

    补码的表示方法是:
    [+1] = [0000_0001]原 = [0000_0001]反 = [0000_0001]补
    [-1] = [1000_0001]原 = [1111_1110]反 = [1111_1111]补
    对于负数,补码表示方式也是人脑无法直观看出其数值的,通常也需要转换成原码再计算其数值。
     

    以上概念其实很好理解,就是一些规则而已,但问题是,为什么要制定这些规则呢?下面我们就来探讨探讨这个问题。

    为何要使用原码、反码和补码

    现在我们知道了,计算机可以有三种编码方式表示一个数,对于正数因为三种编码方式的结果都相同,所以不需要过多解释。但是对于负数,其原码、反码和补码是完全不同的。既然原码才是被人脑直接识别并用于计算表示方式,为何还会有反码和补码呢?
     

    首先,希望能用符号位代替减法...

    首先,因为人脑可以知道第一位是符号位,在计算的时候我们会根据符号位选择对真值区域的加减。
    但是对于计算机,加减乘数是最最基础的运算,要设计的尽量简单,计算机辨别"符号位"会让计算机的基础电路设计变得复杂,于是,人们想出了将符号位也参与运算的方法。
    我们知道,根据运算法则,减去一个正数等于加上一个负数,即:1-1 = 1 + (-1),所以机器可以只有加法而没有减法,这样计算机运算的设计就更简单了。
     

    但是,用原码计算时有一些问题...

    于是人们就开始探索将符号位参与运算并且只保留加法的方法。
    首先来看原码:
    1 - 1 = 1 + (-1) = [0000_0001]原 + [1000_0001]原 = [1000_0010]原 = -2 
    如果用原码表示, 让符号位也参与计算,显然对于减法来说结果是不正确的。
    这也就是为何计算机内部不使用原码表示一个数。
    PS:
    对于上一句话,白哥要打一个大大的问号?虽说包括Java、C在内的很多编程语言,在设计整型时,其定义都是:
    【8/16/32/64-bit signed two's complement integer】
    即:
    【8/16/32/64位有符号二进制补码整数】
    但也不能说计算机内部不是采用原码表示的吧?
     

    于是,反码出现了,但还有问题...

    为了解决原码做减法的问题,出现了反码:
    1 - 1 = 1 + (-1) = [0000_0001]原 + [1000_0001]原= [0000_0001]反 + [1111_1110]反 = [1111_1111]反 
    = [1000_0000]原 = -0
    发现用反码计算减法,结果的真值部分是正确的,而唯一的问题其实就出现在"0"这个特殊的数值上。虽然人们理解上+0和-0是一样的,但是0带符号是没有任何意义的,而且会有[0000_0000]和[1000_0000]两个编码表示0。
     

    补码解决了遗留的这个问题..

    于是补码出现了,它解决了0的符号以及两个编码的问题:
    1-1 = 1 + (-1) = [0000_0001]原 + [1000_0001]原 = [0000_0001]补 + [1111_1111]补 = [0000_0000]补
    =[0000_0000]原 = 0
    这样0用[0000_0000]表示, 而以前出现问题的-0则不存在了。
     

    并且,还有意外收获..

    除此之外,还可以用 [1000_0000]补 表示-128:
    (-1) + (-127) = [1000_0001]原 + [1111_1111]原 = [1111_1111]补 + [1000_0001]补 = [1000_0000]补
    -1-127的结果应该是-128,在用补码运算的结果中, [1000_0000] 就代表-128。
    注意,-128并没有原码和反码表示。
     
    使用补码不仅仅修复了0的符号以及存在两个编码的问题,而且还能够多表示一个最低数,这就是为什么8位二进制使用原码或反码表示的范围为 [-127, +127],而使用补码表示的范围为 [-128, 127] 的原因。
    因为机器使用补码,所以对于编程中常用到的32位int类型可以表示范围是  [-2^31, 2^31-1] ,因为第一位表示的是符号位,而使用补码表示时又可以多保存一个最小值。
     

    从数学角度深究原码、反码、补码

    7 ≡ 7 (mod 12)
    (-2) ≡ 10 (mod 12)
    7 -2 ≡ 7 + 10 (mod 12)
    现在我们为一个负数找到了它的正数同余数,但是并不是 7-2 = 7+10,而是 7 -2 ≡ 7 + 10 (mod 12),即计算结果的余数相等。
     
    接下来回到二进制的问题上,看一下:2-1=1的问题。
    2-1=2+(-1) = [0000 0010]原 + [1000 0001]原= [0000 0010]反 + [1111 1110]反
    先到这一步,-1的反码表示是1111 1110,如果这里将[1111 1110]认为是原码,则[1111 1110] = -126,这里将符号位除去,即认为是126。
    发现有如下规律:
    (-1) mod 127 = 126
    126 mod 127 = 126 
    即:
    (-1) ≡ 126 (mod 127)
    2-1 ≡ 2+126 (mod 127)
    2-1 与 2+126的余数结果是相同的!而这个余数,正式我们的期望的计算结果:2-1=1
     
    所以说一个数的反码,实际上是这个数对于一个膜的同余数;而这个膜并不是我们的二进制,而是所能表示的最大值!
    这就和钟表一样,转了一圈后总能找到在可表示范围内的一个正确的数值!
    而2+126很显然相当于钟表转过了一轮,而因为符号位是参与计算的,正好和溢出的最高位形成正确的运算结果。
     
    既然反码可以将减法变成加法,那么现在计算机使用的补码呢?为什么在反码的基础上加1还能得到正确的结果?
    2-1=2+(-1) = [0000 0010]原 + [1000 0001]原 = [0000 0010]补 + [1111 1111]补
    如果把[1111 1111]当成原码,去除符号位,则:
    [0111 1111]原 = 127
    其实,在反码的基础上+1,只是相当于增加了膜的值:
    (-1) mod 128 = 127
    127 mod 128 = 127 
    2-1 ≡ 2+127 (mod 128)
    此时,表盘相当于每128个刻度转一轮,所以用补码表示的运算结果最小值和最大值应该是[-128, 128]。
    但是由于0的特殊情况,没有办法表示128,所以补码的取值范围是[-128, 127]
  • 相关阅读:
    改造vant日期选择
    css3元素垂直居中
    npm综合
    (转)网页加水印方法
    Mac下IDEA自带MAVEN插件的全局环境配置
    隐藏注册控件窗口
    High performance optimization and acceleration for randomWalk, deepwalk, node2vec (Python)
    How to add conda env into jupyter notebook installed by pip
    The Power of WordNet and How to Use It in Python
    背单词app测评,2018年
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Jesuslovesme/p/8901685.html
Copyright © 2011-2022 走看看