为什么Byte是8位,但是却只能表示到127,而不是255?(重要)

位(bit)、字节(byte)、字符、编码 在计算机发明的时候,由于计算机只能表示二进制的数据,美国为了交流通信方便,约定了一个编码系统,就是ASCII码,把abc…对应,发现差不多刚好128个数,半个字节的长度,为了防止以后需要为新的符号编码,于是干脆取一个字节,最高位置为0,后七位从0-127分别对每一个符号编码。utf-16是用两个字节来编码所有的字符,utf-32则选择用4个字节来编码。gbk编码规定,计算机不能在每次都只读一个字节那么死板了,要先看看第一位是不是为0,要是为0的话,就当作ASCII码来读入一个字节,不然的话就读入两个字节。 阅读详情

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第一个问题:我们都知道一个二进制8位能表示的最大值是 1111 1111 == 255,但为什么最大表示到127?

因为对于计算机来说,一个二进制的数字它的最高位是符号位,0表示正数,1表示负数。
所以 1111 1111 表示的 -127, 而 0111 1111 表示的是127,范围区间应该是[-127,127]之间。那么第二个问题来了

第二个问题:我们都知道一个Byte能表达的数字范围是[-128,127],那么这个-128是怎么来的呢?

这里面就涉及到计算机的原码、反码、和补码的相关知识了。

正数:

原码 == 反码 == 补码
即:原:0000 0001 ----- 反: 0000 0001 ------ 补:0000 0001

负数:

反码 == 原码的非符号位取反
补码 == 反码+1

即 原: 1000 0001 ------ 反: 1111 1110 ------ 补: 1111 1111

原码、反码、补码都可以表示同一个数字

计算机内部是用补码来存储一个数的

为什么要用补码来存呢?
既然规定了最高位是符号位,那么对于一个人来说正常的加减一个数(比如: 0010 1101 + 0111 1100, 0001 1011 - 1011 0011)可以把这个二进制转成带符号的十进制自然进行加减。
而对于计算机来说,同样需要识别符号位来判断是要加还是要减,也就这样势必会加大计算机的复杂性。因此希望符号位也可以参与到运算中,也就是 100 - 50 == 100 + (-50)。把减法也可以转化成加法。

这里举一个最简单的例子:

1-1 == 1+(-1) == 0
那如果是两个原码相加是什么样的
0000 0001
+
1000 0001
=
1000 0010 == -2 结果肯定是不正确的

那如果两个反码相加
0000 0001
+
1111 1110
=
1111 1111 转成原码 就是 1000 0000 == -0 负0
结果没有问题,但从数学的角度来说,一个整数包括负整数,0,正整数,而这里出现了负0,-0和0其实都表示0,但是这里从编码来说却出现了两个值, 1000 0000 和 0000 0000

最后看下两个补码相加
0000 0001
+
1111 1111
=
0000 0000 (超过8位的值被截掉) 转成原码 还是 0000 0000 =0,
可以看出,结果不仅正确,还同时解决了正负0的问题。
而对于补码的加运算来说,是不可能出现1000 0000的情况,因为两数相加想出现1000 0000的情况,就必然是两个正数相加(如 0000 0001 + 0111 1111 = 1000 0000),而两个正数相加是肯定不会出现负数的,所以1000 0000这个数肯定不会相加出现。

因此计算机规定,补码:1000 0000 就表示 -128

所以8位二进制数可表达的范围是[-2^7, 2^7-1]=[-128,127]
所以总结一下,补码不仅能正确的运算,同时还可以多表示一个最低位,所以计算机用补码来存储数字。

同理,16位,32位等等的其他二进制位的表示范围也就是[-2^15, 2^15-1], [-2^31, 2^31-1]



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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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