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【码制】原码反码补码移码浮点数

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WuShF
发布2023-10-23 09:11:12
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发布2023-10-23 09:11:12
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文章被收录于专栏:笔记分享

从C语言占位符到码值

学C语言的时候一定会用到printf("%d",a); 有的课程称%d为“占位符”,非常形象:%da占位,输出的时候a的值会替换%d的内容。 但也有课程称之为“转换规范”,官方称之为“format specifiers”格式说明符。 以我目前的文化水平,我更倾向于“转换规范”。 因为计算机中的数据都是以01的形式存储,你不知道这串01是什么意思。 以char类型的变量a为载体举个例子:

代码语言:javascript
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unsigned char a=-1;
//-1      255     ff
printf("%hhd\t%hhu\t%hhx", a, a, a);

无符号数应该是不支持负数的,但上面的代码并不会报错,可以正常输出。 以hhd的方式输出的就是-1,以hhx的方式输出的就是ffhhx的意思是,输出1个字节宽度的十六进制表示,输出的内容是ff,对应二进制就是1111 1111。 如果你用hhu的方式输出,也就是1个字节宽度的无符号数,输出内容将是255,也就是二进制数1111 1111的十进制表示。 对于二进制内容1111 1111

  • 如果当成补码表示,那么真值就是-1
  • 如果当成纯二进制表示,也就是无符号数,那么真值就是255

你可能会有以下疑问:

  • 无符号数只有正数,但可以被负数赋值。
  • -1可以被解释成255255也可以被解释成-1

甚至即使你再加上1,人为地产生进位,程序也不会报错。

从正数加减法到负数加减法

如果有这样一个运算需求:0+1

你会知道结果是1,如果用八位二进制表示,那就是:

  • 0000 0000+0000 0001=0000 0001

如果是0+2呢,那就是:

  • 0000 0000+0000 0010=0000 0010

正数的情况看起来非常简单,那如果是255+1呢,也就是:

  • 1111 1111+0000 0001=1 0000 0000

由于存储单元大小为8位,产生了进位,存储单元最后保存的是0000 0000

如果要计算0-1呢?

到目前为止,我们没有涉及二进制减法的内容,实际上也不需要了解减法的运算规则。 假设计算的结果是x,那么0-1=x就可以变成0=x+1。 也就是说,我们需要找一个+1后等于1 0000 0000的数,而这个数前面已经出现了,也就是1111 1111,十六进制表示就是0xff,也就是-1的补码表示。 也就是说,-1的补码就等于01,就是找一个加1之后等于0的数X,这个数X的二进制表示就是-1的补码。 那如果是-2呢,那就是找一个加2之后等于0的数,也就是1111 1110。 以此类推。并且你会发现:

  • 只要减数不是太大,小于128,最多减到1000 0000,最高位始终为1。
  • 只要加数不是太大,小于127,最多加到0111 1111,最高位始终为0。

8位二进制共有

2^8=256

01序列,以最高位为符号位,去掉最高位之后还有

2^7=128

01序列,也就是说:

  • 符号位1开头的有128个,即有128个负数。
  • 符号位0开头的有128个,即有128个非负数,由于0还占一个,所以有127个正数。

我们人为地将添加一个偏移量,使得0x800xff的二进制数映射到负数-128127上。使得原本的十进制数128255分别表示-128127。 有符号数 X 与补码的转换公式如下,256是8位二进制数的计数周期。

[X]_补=\left\{ \begin{aligned} &X\quad X>=0\\ &X+256 \quad X<0 \end{aligned}\right.

原码?反码?

原码:没啥用。 反码:没啥用 原码和反码是人工求补码的中间过程。 计算机正负数补码的转换只有“减一取反”。 中间不保留原码和反码,计算机也不考虑这些。 学校的课件上说浮点数的尾数用原码表示,但在“软件设计师”中,尾数通常是用补码表示的。

移码

移码:数值上等于补码的最高位取反。 补码中小于零和大于等于零的数各占一半,有128个。最小的数是从1000 0000开始的,表示-128。 移码则是从0000 0000开始计最小的数,也表示-128

与有符号数X的关系是:

[X]_移=X+128

其中,128是二进制数计数周期的一半。 在补码中,1111 1111表示-10000 0000表示01111 1111表示的数比0000 0000表示的数要小。这有点乱。 在移码中,1111 1111表示1270000 0000表示-128。较大的有符号数,对应的移码也是较大的。 因此,在比较数值大小和求差值的时候,是可以直接用移码相减的。 也因此,浮点数的阶码要用移码表示:方便比较、方便求差值对阶。

  • 但,浮点数移码的偏移量不是128,而是127。

在这里,移码的偏移量是128,是因为8位二进制数计数周期的一半是128,也就是

2^7

如果是32位二进制数,那么偏移量将是

2^{31}

。 如果你还是对偏移量不太清楚,那么本文的后面会有更详细的介绍。

四种码值的转换

如果现在有一个需求:求-128的补码。 如果是“求反加一”的方法,将会不知所措。 如果用上面的方法:

[X]_补=\left\{ \begin{aligned} &X\quad X>=0\\ &X+256 \quad X<0 \end{aligned}\right.

则会轻松的多:-128的补码就等于十进制数128的二进制表示。 求-128的移码呢?那就是:

[X]_移=X+128

-128的移码就等于十进制数0的二进制表示。 求-128的原码呢?求不了,没有。 求-128的反码呢?求不了,没有。 如果非要求出一个的话,那就只能用偏移量的方法。并且在软件设计师的教材中,解题用的往往都是“偏移量”,而不是“取反加一”。我个人也更倾向于使用“偏移量”。 因为原码和反码本身只是个中间产物,计算机中不存储它们,因此除了考试没啥用处。 正数的三种码制相同。 已知真值的情况下,对负数:

  • 原码:绝对值对应的二进制,最高位置1。
  • 反码:除了最高位,按位取反。

已知补码的情况下,对负数:

  • 原码:减一求反
  • 反码:补码减一

已知移码的情况下,先转换为补码。

定点数到浮点数

上面只是说了整数的表示。 如果是小数呢?分为定点小数和浮点小数。 在表示整数的时候,我们默认了有个小数点,在01串的最右边,这被称为定点整数。 如果要表示定点小数,那么默认有个小数点,在01串的最左边。 比如1100 0000表示

2^{-1}+2^{-2}=0.5+0.25=0.75

。 从左到右分别对应2的-1-2…次幂,为什么要人为规定成这样呢,这跟二进制运算有关。 假如现在默认小数点位置在中间,有10.00表示201.00表示1,满足2/2=1,由2的二进制表示右移一位得到。 00.10应该表示1/2=0.5,由1的二进制表示右移一位得到。 00.01应表示0.5/2=0.25,也就是

2^{-2}

浮点数表示

如果用十进制,浮点数可以表示成:

尾数\times10^{阶码}
  • 阶码:决定数值范围
  • 尾数:决定数值精度

计算机用的是二进制,那么把10替换成2即可:

尾数\times2^{阶码}

为了充分利用尾数,需要采用规格化浮点数:将尾数的绝对值限定在区间[0.5,1]。 广泛采用的标准是IEEE 754

image.png
image.png

根据IEEE 754,被编码的值分为3种情况:规格化的值、非规格化的值和特殊值。

  • 规格化的值:阶码部分的二进制值不全为0也不全为1。
  • 非规格化的值:阶码部分的二进制全为0。
  • 特殊值:阶码部分的二进制值全为1。

这三种状态也是人为定义。根据运算结果的二进制表示,人为分类的。

软件设计师教程例题:利用IEEE 754标准将176.0625表示为单精度浮点数

十进制转换为二进制:

(176.0625)_{10}=(1011 0000.0001)_2

规格化处理:

1011\ 0000.0001=1\diamondsuit 011\ 0000\ 0001\times2^7

满足

b_0=1

,而且小数点在

\diamondsuit

的位置上,去掉

b_0

并扩展为单精度浮点数规定的23位尾数:

011\ 0000\ 0001\ 0000\ 0000\ 0000

求阶码:规格化处理得到的阶码为7,单精度浮点数规定的指数偏移量为127,不是前面移码的128。那么阶码E=7+127=134

(134)_{10}=(1000\ 0110)_2

最后,可以得到

(176.0625)_{10}

的单精度浮点数表示:

单精度浮点数转真值 呈上学校ppt的例题:

image.png
image.png

浮点数运算

以下来自软件设计师教程

设有浮点数

X=M\times2^i,Y=N\times2^j

  1. 对阶:小数向大数对齐,阶码小的数尾数右移k位,阶码加上kk=|i-j|
  2. 求尾数和。
  3. 结果规格化并判溢出:如果结果不是规格化的数,则需要规格化;如果溢出,则需要调整阶码。
  4. 舍入处理:对结果右规、对阶过程中会因尾数右移而使最低为丢掉。
  5. 溢出判别:以阶码为准,若阶码溢出,则运算结果溢出;若结果下溢,小于最小值,则结果为0。

浮点数乘法:积的阶码等于两乘数的阶码相加,积的尾数等于两乘数的尾数相乘。 浮点数除法:商的阶码等于两数的阶码相减,商的尾数等于两数的尾数相除。 乘除运算的结果都需要进行规格化处理并判断阶码是否溢出。

阶码与规格化

到这里还没提规格化的方式。 规格化发生在尾数运算结束后,我们需要使其“符合约定”,也就是一开始提到的,尾数第一位默认为1。 尾数运算结果需要规格化的情况有两种:

  • 10.01:小数点不在
b_0

之后,需要右移,尾数边小了,阶码需要+1变大。

  • 0.1001
b_0\neq1

,需要左移,尾数变大了,阶码需要-1变小。

也就是说,在尾数位移的过程中,可以会丢失最低位,影响数值精度。 在对阶过程中,阶码可能会小于0,也可能会溢出。

非规格化的值

如果对阶后阶码等于0000 0000。 这也就对应“非规格化的值”,由于阶码是由移码表示的,因此0x00在移码中表示最小的数。如果指数非常小,那么最后的结果将趋近于0。 也因此,非规格化的值往往用于表示:0或非常接近0的数。

特殊值

如果对阶后阶码等于1111 1111,在移码中表示最大的数。 当尾数部分全为0时,说明产生了溢出,将表示无穷大。 由于符号位单独存储,占用一位,因此存在正零和负零两种情况 如果尾数部分不全为0,将表示为“NaN”不是一个数。 “非规格化值”和“特殊值”也是对二进制数的人为定义。 就跟3.1415...起名为pi一样,你也可以人为地定义成你喜欢的名字。 因此,上述的加减法过程可以简化为:

  1. 对阶
  2. 求尾数和
  3. 规格化

对于舍入和溢出判别,这是对浮点数的二进制特殊形式的人为定义。

浮点数的表示范围

浮点数阶码用移码,二进制表示越大,其真值越大。 尾数是直接翻译成二进制,二进制越大,真值越大。 有单独的符号位表示正负,浮点数在正数和负数所表示的范围应当是对称的。

因此浮点数的范围可以通过对阶码和尾数全部置1或置0来猜测其表示范围的上下界。

当阶码除最后一位全部置1时,移码表示的数最大,为:

2^{2^8-2-127}=2^{127}

当阶码除最后一位全部置0时,移码表示的数最小,为:

2^{1-127}=2^{-126}

下式中第一个1为浮点数中约定省略的,小数点前的1,在存储时隐去,计算时补回:

  • 如果尾数全部置1,则尾数表示的数最大,为:
1+2^{-1}+2^{-2}...2^{-23}==1+1-2^{-23}=2-2^{-23}
  • 如果尾数除全部置0,尾数表示的数最小,为:
1

32位单精度浮点数表示的范围可以归纳成:

image.png
image.png

阶码全部置1和置零为人为定义的两种特殊情况:

  • 全部置1:无穷大或“NaN”
  • 全部置0:0或非常接近0的数

由于单精度浮点数只有32位,如果是按照补码或移码的偏移方式,能表示

2^{32}

个数字。而由于浮点数范围比定点数大,但数的个数没变多,故数之间更稀疏,且不均匀。

C语言中的浮点数

如果你稍微学过,你应该知道,C语言浮点数是不能直接用等号判断的。

代码语言:javascript
复制
double a = 1.1;
double b = 1.2 - 0.1;
//1.100000        1.100000        0
printf("%lf\t%lf\t%d", a, b, a == b);

尽管输出都是1.100000,但最后比较的结果仍然是0。 正确的比较方式应该使用fabs()对浮点数做差之后的结果取绝对值,与定义好的精度比较。 比如:fabs(a-b)<0.0001,只要a-b做差后的结果的绝对值小于0.0001,那么就可以看作是相等。

image.png
image.png

这里稍微不好理解的就是①和②。 不相等的的原因是,int和float都是32位,表示的数字数量是相等的,但范围不对等。两次类型转换可能会损失数据。 至于具体的存储方式,等我文化水平再高一点,再说。

image.png
image.png

总结

已知8位二进制数,计数周期为256,计数周期的一半为128。 求补码:

[X]_补=\left\{ \begin{aligned} &X\quad X>=0\\ &X+256 \quad X<0 \end{aligned}\right.

求移码:

[X]_移=X+128

原码和反码没啥用。 单精度浮点数表示:

1_{符号位S}+8_{阶码E}+23_{尾数M}
  • 阶码用移码,偏移量为127,指数位置,决定数值范围。
  • 尾数是纯二进制,有说原码也有说补码,系数位置,决定数值精度。

真值求浮点数的时候默认小数点前有个1,会隐去。 浮点数求真值的时候要把小数点前的1加回来。 浮点数运算:小数向大数对阶,尾数相加,规格化。

胡扯几句

其实到这里就已经足够了。

人为规定&偏移量

单纯对01串提偏移量可能比较抽象。 一个形象的偏移方式就是“凯撒密码”:对字符串添加+3的偏移量,使得原文ABC表示为密文DEF。 这里的+3偏移量也是凯撒人为定义的。此时添加偏移量是为了加密。 跟码制相关的偏移方法的话,有余三码和ASCII码。 余三码就是对数字0~9添加一个+3的偏移量,即:

[X]_{余三}=X+3\quad 0\leq X\leq9

在对余三码进行加法运算时,相当于加了两次3,因此结果需要减掉一个3。 如果产生进位的话,结尾0对应的二进制表示应该是11,结果需要加上一个3。 根据我脑子里残留的数电知识,此时添加偏移量是为了减少零一变换的频率,以降低数据的出错率。 这里需要搞清楚进位和溢出,尽管我也会经常说错:

  • 溢出:有符号数的溢出
  • 进位:无符号数的溢出

ASCII码就是对数字0~9添加一个+48的偏移量,即:

[X]_{ASCII}=X+48\quad 0\leq X\leq9

char类型值48如果用%c的转换规范,那么结果是对应的ASCII码0,如果是%uud,那么结果是补码48。 无论是0还是48,都是人为定义。你也可以自己实现一个函数,输入48的时候,输出自定义的字符串。

对于8位二进制,我们需要划分一部分表示正数,划分一部分表示负数,理想化的方法就是正数负数各占一半。 至于二进制与十进制有符号数的对应关系,需要我们人为定义。这就需要对一部分数据添加一个偏移量。 比如在补码中:

  • 0x000x7f表示的二进制数与实际需求相同,不作偏移。
  • 0x800xff表示-128-1,需要将二进制对应的十进制加上一个人为规定的偏移量-256

在移码中:

  • 0x000xff表示-128127,需要将二进制对应的十进制加上一个人为规定的偏移量128

在上面的余三码中,需要根据是否进位,对计算后的结果再修改一次。 而在补码和移码中,不需要这一步,运算的结果就是最终结果:

  • 补码的偏移量256,刚好是进位,无论加减,不影响结果。
  • 移码只涉及比较和减法运算,只需要能表达差值即可。加法的时候不会用到移码。

虽然说浮点数的阶码用的是移码,但单精度浮点数规定的偏移量是127,而不是128。

面向硬件编程

以char类型的变量a为载体举个例子:

代码语言:javascript
复制
char a = 255;
//-1      ff
printf("%hhd\t%hhx", a, a);
a += 1;
//0     0
printf("%hhd\t%hhx", a, a);
unsigned char b = -1;
//255    ff
printf("%hhu\t%hhx", b, b);

char类型的数值范围应该是-128-127。但将255赋值给a,是不会报错的。甚至255+1也不会报任何错误。 unsigned char类型应该只有正数,但用负数赋值的时候并没有报错,还能正常输出255。 如果你接触过面向硬件编程,那么你应该知道,无论是char还是int,都只是申请了一段内存空间,区别在于内存空间的大小和默认的转换规范不同。比如51单片机通常直接用unsigned char或者unsigned int申请8位或16位空间,申请过来是为了方便操作寄存器,而不完全是为了计算。 将255赋值给a输出的结果和-1相同,原因是它们对应的二进制表示是相同的,都是1111 1111,通过char类型的转换规范,输出的结果就是-1,如果是unsigned char,那么结果将是255

小记

之前写过一篇博客(http://t.csdnimg.cn/SW5yc),内容是原码反码补码的内容。 当时是在学“数字逻辑”,在别的学校应该叫“数电”。 当时我文化水平不够,很快就有大佬发现了问题,这是他的博客专栏(http://t.csdnimg.cn/1522w)我觉得他讲的很好。 这学期的计组又要学这玩意,现在回顾梳理一下。 东西有点多,这篇博客还是有点乱,中间可能会反复修改几次。 现在文化水平还是不够,可能还存在问题,欢迎评论区或私聊指正。

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原始发表:2023-10-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 从C语言占位符到码值
    • 从正数加减法到负数加减法
      • 原码?反码?
        • 移码
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          • 定点数到浮点数
            • 浮点数表示
              • 浮点数运算
                • 阶码与规格化
                  • 浮点数的表示范围
                    • C语言中的浮点数
                    • 总结
                    • 胡扯几句
                      • 人为规定&偏移量
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