概述
1.如果你不知道二进制怎么编码,请继续,否则请跳到2
1字节 = 8位,所以它能表示的最大数当然是8位都是1(既然2进制的数只能是0或1,如果是我们常见的10进制,那就8位都为9,这样说,你该懂了?)
1字节的二进制数中,最大的数:11111111。
这个数的大小是多少呢?让我们来把它转换为十进制数。
无论是什么进制,都是左边是高位,右边是低位。10进制是我们非常习惯的计数方式,第一位代表有几个1(即几个100),第二位代表有几个10(即几个101),第三位代表有几个100(即有几个102)…,用小学课本上的说法就是:个位上的数表示几个1,十位上的数表示向个10,百位上的数表示几个100……
同理可证,二进制数则是:第1位数表示几个1 (20),第2位数表示几个2(21),第3位数表示几个4(22),第4位数表示向个8(23)……
以前我们知道1个字节有8位,现在通过计算,我们又得知:1个字节可以表达的最大的数是255,也就是说表示0~255这256个数。
那么两个字节(双字节数)呢?双字节共16位。 1111111111111111,这个数并不大,但长得有点眼晕,从现在起,我们要学会这样来表达二制数:
1111 1111 1111 1111,即每4位隔一空格。
双字节数最大值为:
1 * 215 + 1 *214 + 1* 213 +1 * 212 + 1 * 211 + 1 * 210 + …… + 1 * 22 + 1 * 21 +1* 20 = 65535
很自然,我们可以想到,一种数据类型允许的最大值,和它的位数有关。具体的计算方法方法是,如果它有n位,那么最大值就是:
n位二进制数的最大值:1 * 2(n-1) + 1 * 2(n-2) + ... + 1 *20
2、理解有符号数和无符号数
负数在计算机中如何表示呢?这一点,你可能听过两种不同的回答。
一种是教科书,它会告诉你:计算机用“补码”表示负数。可是有关“补码”的概念一说就得一节课,这一些我们需要在第6章中用一章的篇幅讲2进制的一切。
再者,用“补码”表示负数,其实一种公式,公式的作用在于告诉你,想得问题的答案,应该如何计算。却并没有告诉你为什么用这个公式就可以和答案。
另一种是一些程序员告诉你的:用二进制数的最高位表示符号,最高位是0,表示正数,最高位是1,表示负数。这种说法本身没错,可是如果没有下文,那么它就是错的。至少它不能解释,为什么字符类型的-1用二进制表示是“1111 1111”(16进制为FF);而不是我们更能理解的“1000 0001”。(为什么说后者更好理解呢?因为既然说最高位是1时表示负数,那1000 0001不是正好是-1吗?
让我们从头说起。
2.1、你自已决定是否需要有正负。
就像我们必须决定某个量使用整数还是实数,使用多大的范围数一样,我们必须自已决定某个量是否需要正负。如果这个量不会有负值,那么我们可以定它为带正负的类型。
在计算机中,可以区分正负的类型,称为有符类型,无正负的类型(只有正值),称为无符类型。
数值类型分为整型或实型,其中整型又分为无符类型或有符类型,而实型则只有符类型。
字符类型也分为有符和无符类型。
比如有两个量,年龄和库存,我们可以定前者为无符的字符类型,后者定为有符的整数类型。
2、使用二制数中的最高位表示正负。
首先得知道最高位是哪一位?1个字节的类型,如字符类型,最高位是第7位,2个字节的数,最高位是第15位,4个字节的数,最高位是第31位。不同长度的数值类型,其最高位也就不同,但总是最左边的那位(如下示意)。字符类型固定是1个字节,所以最高位总是第7位。
(红色为最高位)
单字节数: 1111 1111
双字节数: 1111 1111 1111 1111
四字节数: 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111
当我们指定一个数量是无符号类型时,那么其最高位的1或0,和其它位一样,用来表示该数的大小。
当我们指定一个数量是有符号类型时,此时,最高数称为“符号位”。为1时,表示该数为负值,为0时表示为正值。
3、无符号数和有符号数的范围区别。
无符号数中,所有的位都用于直接表示该值的大小。有符号数中最高位用于表示正负,所以,当为正值时,该数的最大值就会变小。我们举一个字节的数值对比:
无符号数: 1111 1111 值:255 1* 27 +1* 26 + 1* 25 + 1* 24 + 1* 23 +1* 22 + 1* 21 + 1* 20
有符号数: 0111 1111 值:127 符号位 1* 26 + 1* 25 + 1* 24 + 1* 23 +1* 22 + 1* 21 + 1* 20
同样是一个字节,无符号数的最大值是255,而有符号数的最大值是127。原因是有符号数中的最高位被挪去表示符号了。并且,我们知道,最高位的权值也是最高的(对于1字节数来说是2的7次方=128),所以仅仅少于一位,最大值一下子减半。
不过,有符号数的长处是它可以表示负数。因此,虽然它的在最大值缩水了,却在负值的方向出现了伸展。我们仍一个字节的数值对比:
无符号数: 0 ----------------- 255
有符号数: -128 --------- 0---------- 127
同样是一个字节,无符号的最小值是 0 ,而有符号数的最小值是-128。所以二者能表达的不同的数值的个数都一样是256个。只不过前者表达的是0到255这256个数,后者表达的是-128到+127这256个数。
一个有符号的数据类型的最小值是如何计算出来的呢?
有符号的数据类型的最大值的计算方法完全和无符号一样,只不过它少了一个最高位(见第3点)。但在负值范围内,数值的计算方法不能直接使用1* 26 +1* 25 的公式进行转换。在计算机中,负数除为最高位为1以外,还采用补码形式进行表达。所以在计算其值前,需要对补码进行还原。这里,先直观地看一眼补码的形式:
以我们原有的数学经验,在10进制中:1 表示正1,而加上负号:-1 表示和1相对的负值。
那么,我们会很容易认为在2进制中(1个字节): 00000001 表示正1,则高位为1后:1000 0001应该表示-1。然而,事实上计算机中的规定有些相反,请看下表:
二进制值(1字节) | 十进制值 |
1000 0000红色的1代表负数蓝色的是补码(补码=反码+1) | -128 |
1000 0001蓝色部分代表多大的值?:将补码还原为原码 | -127想化成负数?:先减去1再按位取反 |
1000 0010还原方法:补码-1再取反 | -126 |
1000 0011 | -125 |
... | ... |
1111 1110 | -2 |
1111 1111 | -1 |
首先我们看到,从-1到-128,其二进制的最高位都是1(表中标为红色),正如我们前面的学。
然后我们有些奇怪地发现,1000 0000 并没有拿来表示 -0;而1000 0001也不是拿来直观地表示-1。事实上,-1 用1111 1111来表示。
怎么理解这个问题呢?先得问一句是-1大还是-128大?
当然是 -1 大。-1是最大的负整数。以此对应,计算机中无论是字符类型,或者是整数类型,也无论这个整数是几个字节。它都用全1来表示 -1。比如一个字节的数值中:1111 1111表示-1,那么,11111111 - 1 是什么呢?和现实中的计算结果完全一致。1111 1111 - 1 = 11111110,而1111 1110就是-2。这样一直减下去,当减到只剩最高位用于表示符号的1以外,其它低位全为0时,就是最小的负值了,在一字节中,最小的负值是1000 0000,也就是-128。
我们以-1为例,来看看不同字节数的整数中,如何表达-1这个数:
字节数 | 二进制值 | 十进制值 |
单字节数 | 1111 1111红色表示负数蓝色部分的补码为值1 | -1 |
负数:原码就是原来的表示方法、反码是除符号位(最高位)外取反、补码=反码+1双字节数 | 1111 1111 1111 1111 | -1 |
四字节数 | 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 | -1 |
可能有同学这时会混了:为什么 1111 1111 有时表示255,有时又表示-1?
所以我再强调一下本节前面所说的第2点:你自已决定一个数是有符号还是无符号的。
写程序时,指定一个量是有符号的,那么当这个量的二进制各位上都是1时,它表示的数就是-1;
相反,如果事选声明这个量是无符号的,此时它表示的就是该量允许的最大值,对于一个字节的数来说,最大值就是255。
无符号数没有原码、反码和补码一说。只有带符号数才存在不同的编码方式。
带符号整数有原码、反码、补码等几种编码方式。原码即直接将真值转换为其相应的二进制形式,而反码和补码是对原码进行某种转换编码方式。正整数的原 码、反码和补码都一样,负数的反码是对原码的除符号位外的其他位进行取反后的结果(取反即如果该位为0则变为1,而该位为1则变为0的操作)。而补码是先 求原码的反码,然后在反码的末尾位加1 后得到的结果,即补码是反码+1。IBM-PC中带符号整数都采用补码形式表示。(注意,只是带符号的整数采用补码存储表示的,浮点数另有其存储方式。)
采用补码的原因或好处如下。
采用补码运算具有如下两个特征:
1)因为使用补码可以将符号位和其他位统一处理,同时,减法也可以按加法来处理,即如果是补码表示的数,不管是加减法都直接用加法运算即可实现。
2)两个用补码表示的数相加时,如果最高位(符号位)有进位,则进位被舍弃。
这样的运算有两个好处:
1)使符号位能与有效值部分一起参加运算,从而简化运算规则。从而可以简化运算器的结构,提高运算速度;(减法运算可以用加法运算表示出来。)
2)加法运算比减法运算更易于实现。使减法运算转换为加法运算,进一步简化计算机中运算器的线路设计。
下面深入分析上面所陈述的采用补码的原因(目的)。
用带符号位的原码进行乘除运算时结果正确,而在加减运算的时候就出现了问题,如下:假设字长为8bits
( 1 ) 10- ( 1 )10 = ( 1 )10 + ( -1 )10 = ( 0 )10
(00000001)原 + (10000001)原 = (10000010)原 = ( -2 ) 显然不正确.。
因为在两个整数的加法运算中是没有问题的,于是就发现问题出现在带符号位的负数身上,对除符号位外的其余各位逐位取反就产生了反码。反码的取值空间和原码相同且一一对应。下面是反码的减法运算:
( 1 )10 - ( 1 ) 10= ( 1 ) 10+ ( -1 ) 10= ( 0 )10
(00000001) 反+ (11111110)反 = (11111111)反 = ( -0 ) 有问题。
( 1 )10 - ( 2)10 = ( 1 )10 + ( -2 )10 = ( -1 )10
(00000001) 反+ (11111101)反 = (11111110)反 = ( -1 ) 正确
问题出现在(+0)和(-0)上,在人们的计算概念中零是没有正负之分的。
于是就引入了补码概念。负数的补码就是对反码加一,而正数不变,正数的原码反码补码是一样的。在补码中用(-128)代替了(-0),所以补码的表示范围为:
(-128~0~127)共256个。
注意:(-128)没有相对应的原码和反码, (-128) = (10000000) 补码的加减运算如下:
( 1 ) 10- ( 1 ) 10= ( 1 )10 + ( -1 )10 = ( 0 )10
(00000001)补 + (11111111)补 = (00000000)补 = ( 0 ) 正确
( 1 ) 10- ( 2) 10= ( 1 )10 + ( -2 )10 = ( -1 )10
(00000001) 补+ (11111110) 补= (11111111)补 = ( -1 ) 正确
采用补码表示还有另外一个原因,那就是为了防止0的机器数有两个编码。原码和反码表示的0有两种形式+0和-0,而我们知道,+0和-0是相同的。这 样,8位的原码和反码表示的整数的范围就是-127~+127(11111111~01111111),而采用补码表示的时候,00000000是+0, 即0;10000000不再是-0,而是-128,这样,补码表示的数的范围就是-128~+127了,不但增加了一个数得表示范围,而且还保证了0编码 的唯一性。
整数和0的原码、反码和补码都相同,下面介绍手工快速求负数补码的方法。这个方法在教材的第8页已经提到了,这里再写出来以便能引起大家的注意。其方法如下:
先写出该负数的相反数(正数),再将该正数的二进制形式写出来,然后对这个二进制位串按位取反,即若是1则改为0,若是0则改为1,最后在末位加1。
接下来的问题是,如何能将减法运算转换成加法运算呢?
我们已经知道,原码表示简单直观,与真值转换容易。但如果用原码表示,其符号位不能参加运算。在计算机中用原码实现算术运算时,要取绝对值参加运算,符号 位单独处理,这对乘除运算是很容易实现的,但对加减运算是非常不方便的,如两个异号数相加,实际是要做减法,而两个异号数相减,实际是要做加法。在做减法 时,还要判断操作数绝对值的大小,这些都会使运算器的设计变得很复杂。而补码这种编码方式实际上正是针对上述问题的。通过用补码进行表示,就可以把减法运 算化为加法运算。
在日常生活中,有许多化减为加的例子。例如,时钟是逢12进位,12点也可看作0点。当将时针从10点调整到5点时有以下两种方法:
一种方法是时针逆时针方向拨5格,相当于做减法:
10-5=5
另一种方法是时针顺时针方向拨7格,相当于做加法:
10+7=12+5=5 (MOD 12)
这是由于时钟以12 为模,在这个前提下,当和超过12时,可将12舍去。于是,减5相当于加7。同理,减4可表示成加8,减3可表示成加9,…。
在数学中,用“同余”概念描述上述关系,即两整数A、B用同一个正整数M (M称为模)去除而余数相等,则称A、B对M同余,记作:
A=B (MOD M)
具有同余关系的两个数为互补关系,其中一个称为另一个的补码。当M=12时,-5和+7,-4和+8,-3和+9就是同余的,它们互为补码。
从同余的概念和上述时钟的例子,不难得出结论:对于某一确定的模,用某数减去小于模的另一个数,总可以用加上“模减去该数绝对值的差”来代替。因此,在有模运算中,减法就可以化作加法来做。
可以看出,补码的加法运算所依据的基本关系为:
[x]补+ [y]补= [x+y]补
补码减法所依据的基本关系式:
[x-y]补 =[x+(-y)]补= [x]补+ [-y]补
至于加法运算为什么比减法运算易于实现以及CPU如何实现各种算术运算等问题,则需要通过对数字电路的学习来理解CPU的运算器的硬件实现问题的相关内容了。
最后
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