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  • 20135220谈愈敏--信息安全系统设计基础第三周学习总结

    第2章 信息的表示和处理

    通过使用标准的字符码能够对文档中的字母和符号进行编码。

    三种重要的数字表现形式:

    1、 无符号数:编码基于传统的二进制表示法表示大于或等于零的数字。

    2、 补码:编码是表示有符号整数的最常见方法,可以是正或者是负的数字。

    3、 浮点数:编码是表示实数的科学计数法的以二位基数的版本

    溢出:计算机的表示法是用有限数量的位来为一个数字编码,因此当结果太大就会导致某些运算溢出。

    整数和浮点数会有不同的数学属性是因为:处理数字表示有限性的方法不同:

     整数:编码相对较小的数值范围,但精确度高
    
     浮点数:编码较大范围的数,但这种表示是近似的
    

    2.1信息存储

    编写机器级程序的常见任务就是在位模式的十进制、二进制、十六进制之间人工的进行进制转换。

    • 十六进制表示法

    • 字: 字长:指明整数和指针数据的标称大小。字长决定最重要的系统参数就是虚拟地址空间的最大大小。

    • 数据大小:计算器和编译器支持不同方式编码的数字格式,也具有处理单个字节的指令或2字节,4字节,8字节整数的指令。

    • 寻址和字节顺序:最高有效位前八位和最低有效位后八位。是网络编程基础

    • 小端法:某些机器选择在存储器中按最低有效字节到最高有效字节

    • 大端法:某些机器选择在存储器中按最高有效字节到最低有效字节

    小端法“高对高,低对低”大端与之相反。

    • 表示字符串:文本数据比二进制数据具有更强的独立性

    • 布尔代数:二进制是计算机编码存储和操作信息的核心。数电里学过布尔运算。我会。

    • C语言中的位级运算:C语言支持按位的布尔运算。与或非,异或同或

    常见用法就是实现掩码运算。

    • C语言中的逻辑运算:&&与。||或。!非。

    • C语言中的移位运算:x<<k:左移k位。X>>k:右移

    2.2整数表示

    1.整型数据类型:根据字节分配,不同的大小所能表示的值的范围不同。 C 和C++默认支持有符号数和无符号数,Java只支持有符号数。

    2.无符号数的编码:B2U4([0001])=0x2^3+0x2^2+0x2^1+1x2^0=1

    3.补码编码:B2T4([1011])=-1x2^3+0x2^2+1x2^1+1x2^0=-5

    最高位有效位也称符号位,权重为-2^w-1。符号位为1是负为0是正。
    
    补码的范围不对称,是因为:一半的数的整数一半是负数,而0是非负
    数。最大的无符号数值刚好比补码的最大值的两倍大一点。
    

    4.有符号数和无符号数之间的转换

    5.C语言中的有符号数和无符号数:默认有符号,若想创建无符号常量必须加后缀U/u。

    C语言转换的原则是底层的位保持不变。无到有:U2TW。有到无:T2UW

    6.扩展一个数字的位表示:在不同字长的整数之间转换又保持数值不变。

    0扩展:简单的在表示的开头加0。
    
    符号扩展:将补码数字转换成更大类型的数据。规则在表中添加最高有
    效位的值的副本。
    

    7.截断数字:减少表示一个数字的位数。

    2.3整数运算

    1.无符号加法:可以被视为模运算形式,等价于计算和模2^w。在我的理解看来应该就是跟溢出差不多的性质。运算的溢出是指完整的整数结果不能存放到数据类型的字长限制中。

    2.补码加法:负溢出得到的结果比整数和大16,正溢出得到的结果比整数小16.

    3.补码的非&

    4.无符号乘法计算公式。

    5.补码乘法:给定长度的两个为位向量,无符号乘积的位级与补码乘积的位级表示是相同的,表明及其可以用一种乘法指令来进行有符号数和无符号数的乘法。无符号和补码乘积的低位是相同的

    6.乘以常数:为了缩短计算时间,试着用移位和加法运算的组合来代替乘以常数的乘法。推理过程看书。

    7.除以2的幂:除法比乘法的计算时间更长。除以2 的幂用右移而不是左移。同样推理过程仔细阅读书上的内容。

    8.关于整数运算:整数运算实际是一种模运算。表示数字的有限字长限制了可能的取值范围,结果可能溢出。补码提供了技能表示正数也能表示负数的灵活方法,同时使用了与执行无符号算数相同的位级实现。

    2.4浮点数

    1.二进制小数:

    与十进制小数类似,会转换就行。二进制小数点向左移动一位相当于这
    个小数被2除,向右移动一位相当于该数乘以2。
    

    2.IEEE浮点表示:标准 V=(-1)^sM2^E

    其中:

        符号:s  决定这个数是正数还是负数。
    
        尾数:M 二进制小数。
    
        阶码:E  对浮点数加权,权重是2 的E次幂。
    

    将浮点数的位划分成三段分别进行编码:

        一个单独的符号位直接编码符号。
    
        K位的阶码字段exp=ek-1……e1e0编码阶段
    
        N位小数字段
    

    情况1:规格化的值。当exp的为模不全为1或0。阶码字段被解释为以偏置形式表示有符号整数。

    情况2:非规格化的值:阶码域全为0。用途:提供了一种表示数值0的方法。表示非常接近于0.0的数。

    情况3:特殊值:阶码域全为1。小数域全为0,得到的值表示无穷。在表示未初始化的数据时也很有用。

    3.数字示例:k位阶码和n位小数的浮点表示的一般属性:

    值+0.0总有一个全为0的位表示。
    
    最小的正非规格化值的位表示,是由最低位为1而其他位为0构成的
    
    最大的非规格化值的位表示,是由全为0的阶段字码和全为1的小数字段组成
    
    最小的正规格化值的位表示,是由最低位为1而其他位为0构成的。
    
    值1.0的位表示的阶码字段除了最高有效位等于0以外其他位为1.
    
    最大的规格化值的位表示,符号位为0阶码的最低有效位为0,其他位为1.
    

    4.舍入:浮点运算只能近似的表示示数运算想要找到最接近x的值就是舍入,问题的关键在于在两个可能的值中间确定舍入方向。

      向偶数舍入:也叫向最接近的值舍入。是默认方法。将数字向上或
    向下舍入使的结果的最低有效数字是偶数。其他三种方式产生实际值的
    确界。
    

    5.浮点运算:IEEE的优势可以独立于任何具体的硬件或软件实现。

    浮点加法不具有结合性但满足了单调性属性。

    这次以书上第二章内容为主,按照老师罗列的重点一一学习,文字并没有从头到尾完全看,主要看的是练习题,对于空洞的文字知识,还是题目解答能让我们理解更深刻,更明确,这次实验内容很少,算是一个辅助工具,重点都在书上。

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