博客
关于我
计算机里面那些奇奇怪怪的数值问题(原码补码反码移码)
阅读量:232 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1104 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

计算机数值处理基础

一、一些概念

机器数

数值在计算机内部的编码,即实际存储的0/1序列。

真值

机器数想要表示的实际数值,可理解为现实生活中我们平常所用的有正负号的数。

机器数与真值的对应关系

主要有4种:原码,反码,补码,移码。

二、数值比较

有符号数与无符号数

  • 给定一个数,在计算机里如何存储,表示成0/1序列是编码的事,而对这0/1序列如何解释是上层软件的事情。
  • 通常默认为有符号数相比,若出现无符号数,则按照无符号数相比。
  • 如C语言中可解释为有符号数和无符号数,而Java中只解释为有符号数。

示例

  • 11...111B(-1) < 00...000B(0)
  • 0U为无符号数,11...111(2^32-1) > 00...000(0)
  • 判断常量类型时是先将符号“踢开”,只看后面的数值在哪个区间,根据区间确定类型。

编程示例

  • strlen函数返回的是size_t,按无符号数解释,比较时结果不正确。
  • 改进方法:return strlen(str1) > strlen(str2),直接让两个串的长度比较。

三、浮点数(IEEE 754)

浮点数格式

  • 符号位:1表负,0表正
  • 阶码用移码表示,是一个定点整数,偏置常数是2^n-1
  • 尾数是一个定点小数,实际表示24位有效数字,隐含了一位1

表示范围

  • 32位单精度:最小正数2-126,最大整数(2-2^23)*2^127
  • 64位双精度:最小正数2-1022,最大整数(2-2^52)*2^1023

特殊表示

  • 阶码全0尾数全0:+0或-0
  • 阶码全1尾数全0:+∞或-∞
  • 阶码全1尾数非0:NaN(Not a Number)
  • 阶码全0尾数非0:非规格化数

加减法运算

  • 对阶:只有阶数相等,尾数才能直接相加减
  • 尾数加减:尾数是由定点原码小数表示
  • 规格化:将尾数变成1.B形式,相应调整阶码
  • 结果舍入:保留至少2位,紧跟尾数右边的叫做保护位
  • 阶码溢出判断:结果的阶码全1表上溢,全0表下溢
  • 四、数值运算

    移位运算

    • 逻辑移位:不考虑符号位
    • 算术移位:考虑符号位
    • 编译器和CPU移位运算不同:编译器实际移位,CPU移位数取模

    位扩展与截断

    • 扩展:0扩展与符号扩展
    • 截断:长数向短数转化时发生截断

    加减法

    • 现代计算机整数都可以看做是用补码表示的
    • 乘除法:编译器处理常量与变量乘除时会用移位,加法,减法的组合运算来代替

    浮点数乘除法

    • 加减法的主要区别在于乘除法不用对阶
    • 乘法运算过程:尾数与尾数运算,指数与指数运算

    五、总结

    计算机数值处理涉及编码、比较、运算等多个方面,理解补码、移码、浮点数等概念至关重要。编程时需注意数值类型的影响,避免因类型转换不当导致的错误。

    转载地址:http://hpiv.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    nopcommerce商城系统--文档整理
    查看>>
    NOPI读取Excel
    查看>>
    NoSQL&MongoDB
    查看>>
    NoSQL介绍
    查看>>
    NoSQL数据库概述
    查看>>
    Notadd —— 基于 nest.js 的微服务开发框架
    查看>>
    NOTE:rfc5766-turn-server
    查看>>
    Notepad ++ 安装与配置教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
    查看>>
    Notepad++在线和离线安装JSON格式化插件
    查看>>
    notepad++最详情汇总
    查看>>
    notepad++正则表达式替换字符串详解
    查看>>
    notepad如何自动对齐_notepad++怎么自动排版
    查看>>
    Notes on Paul Irish's "Things I learned from the jQuery source" casts
    查看>>
    Notification 使用详解(很全
    查看>>
    NotImplementedError: Cannot copy out of meta tensor; no data! Please use torch.nn.Module.to_empty()
    查看>>
    NotImplementedError: Could not run torchvision::nms
    查看>>
    nova基于ubs机制扩展scheduler-filter
    查看>>
    Now trying to drop the old temporary tablespace, the session hangs.
    查看>>
    nowcoder—Beauty of Trees
    查看>>
    np.arange()和np.linspace()绘制logistic回归图像时得到不同的结果?
    查看>>