温习(原码,反码,补吗)

1、原码的定义
原码表示法是机器数的一种简单的表示法。其符号位用0表示正号,用:表示负号,数值一般用二进制形式表示。设有一数为x,则原码表示可记作[x]原。
①小数原码的定义

[X]原 =
X 0≤X <1
1- X -1 < X ≤ 0

例如: X=+0.1011 , [X]原= 01011
X=-0.1011 [X]原= 11011

②整数原码的定义

[X]原 =
X 0≤X <2n
2n-X - 2n < X ≤ 0
原码表示数的范围与二进制位数有关。当用8位二进制来表示小数原码时,其表示范围:


最大值为0.1111111,其真值约为(0.99)10


最小值为1.1111111,其真值约为(一0.99)10


当用8位二进制来表示整数原码时,其表示范围:


最大值为01111111,其真值为(127)10


最小值为11111111,其真值为(-127)10


在原码表示法中,对0有两种表示形式:


[+0]原=00000000


[-0] 原=10000000



2、补码的定义
机器数的补码可由原码得到。如果机器数是正数,则该机器数的补码与原码一样;如果机器数是负数,则该机器数的补码是对它的原码(除符号位外)各位取反,并在未位加1而得到的。设有一数X,则X的补码表示记作[X]补。

①小数补码的定义

[X]补 =
X 0≤X <1
2+ X -1 ≤ X < 0

例如: X=+0.1011, [X]补= 01011
X=-0.1011, [X]补= 10101

②整数补码的定义

[X]补 =
X 0≤X <2n
2n+1+X - 2n ≤ X < 0
补码表示数的范围与二进制位数有关。当采用8位二进制表示时,小数补码的表示范围:


最大为0.1111111,其真值为(0.99)10


最小为1.0000000,其真值为(一1)10


采用8位二进制表示时,整数补码的表示范围:


最大为01111111,其真值为(127)10


最小为10000000,其真值为(一128)10


在补码表示法中,0只有一种表示形式:


[+0]补=00000000


[+0]补=11111111+1=00000000(由于受设备字长的限制,最后的进位丢失)


所以有[+0]补=[+0]补=00000000

3、反码的定义
机器数的反码可由原码得到。如果机器数是正数,则该机器数的反码与原码一样;如果机器数是负数,则该机器数的反码是对它的原码(符号位除外)各位取反而得到的。设有一数X,则X的反码表示记作[X]反。

反码通常作为求补过程的中间形式,即在一个负数的反码的未位上加1,就得到了该负数的补码。

①小数反码的定义

[X]反 =
X 0≤X <1
2-2n-1-X -1 < X ≤ 0


例如: X=+0.1011 [X]反= 01011
X=-0.1011 [X]反= 10100

②整数反码的定义

[X]反 =
X 0≤X <2n
2n+1-1-X - 2n < X ≤ 0

例1. 已知[X]原=10011010,求[X]补。

分析如下:

由[X]原求[X]补的原则是:若机器数为正数,则[X]原=[X]补;若机器数为负数,则该机器数的补码可对它的原码(符号位除外)所有位求反,再在未位加1而得到。现给定的机器数为负数,故有[X]补=[X]原十1,即


[X]原=10011010


[X]反=11100101


十)      1



[X]补=11100110


例2. 已知[X]补=11100110,求[X]原。


分析如下:


对于机器数为正数,则[X]原=[X]补


对于机器数为负数,则有[X]原=[[X]补]补


现给定的为负数,故有:


[X]补=11100110


[[X]补]反=10011001


十) 1



[[X]补]补=10011010=[X]原

*移位操作:

对于无符号数的移位很简单,直接变成2进制,经过移位后, 一端的位被"挤掉",而另一端空出的位以0 填补。
而对于有符号数移位则相对复杂一点,如果符号位为0(即正数),其移位效果与无符号数 移位一致。
容易出错的是负数移位。负数移位需先将负数变成计算机的补码形式,即保留符号位而其它位取反加1。如 int16型的-15,正常翻译为1000 0000 0000 1111,保留符号位其它位取反加1,变成1111 1111 1111 0001(0xFFF1)。变成这种形式后就可以对其进行移位了,左移,保留符号位,左边被挤掉的不管,右边填0;而右移的时候略有不同,保留符号位,右 边被挤掉的部分丢弃,而高位填符号位1。如-15,右移3位,则变成FFFE(-2)。显然有符号数移位并不等效于乘法或除法。
如果将有符号数强制类型转换为无符号,则将2的补码形式翻译为无符号数即可。如
short aa = -15;
unsigned short bb;
bb = (unsigned short) aa;
则bb变成0xFFF1(65521),实际上就是-15的计算机表示。
 
### 关于0的原码反码补码 #### 原码 对于整数零,在计算机中可以有正零和负零两种情况。根据定义,原码的最高位为符号位,其中 `0` 表示正数,`1` 表示负数。其余部分均为数值位,而零的绝对值本身即为零,因此其数值位全为 `0`。 - 正零的原码表示为:`0000 0000`[^1] - 负零的原码表示为:`1000 0000`[^1] #### 反码 反码的符号位与原码一致。如果真值为正,则反码等于原码;如果真值为负,则需将数值位按位取反。 - 正零的反码与其原码相同,仍为:`0000 0000`[^2] - 负零的反码则需要将其数值位全部取反,得到:`1111 1111`[^2] 需要注意的是,反码仍然保留了正零和负零的区别。 #### 补码 补码的设计目的是为了简化运算逻辑并消除正零和负零的区分。具体而言: - 对于正数(包括正零),补码原码完全相同,故正零的补码为:`0000 0000`[^3] - 对于负数(包括负零),补码通过对其反码加一计算得出。然而,按照此规则处理负零时会发现,`1111 1111 + 1 = 0000 0000`,这实际上消除了负零的存在,使得最终只有唯一的一个零表示形式:`0000 0000`[^3] 综上所述,补码体系下不再区分正零和负零,统一用单一的形式来表达零。 ```python def get_zero_codes(): original_positive_zero = '0000 0000' original_negative_zero = '1000 0000' reverse_positive_zero = '0000 0000' # Same as its original code. reverse_negative_zero = '1111 1111' # Bitwise inversion of the value part. complement_positive_zero = '0000 0000' # Same as both its original and reversed codes. complement_negative_zero = bin(int(reverse_negative_zero.replace(' ', ''), 2) + 1)[2:].zfill(8).replace(' ', '')[:8].insert(4, ' ') # Adding one to the reversed negative zero results in positive zero's representation again. return { "Original Positive Zero": original_positive_zero, "Original Negative Zero": original_negative_zero, "Reverse Positive Zero": reverse_positive_zero, "Reverse Negative Zero": reverse_negative_zero, "Complement Positive Zero": complement_positive_zero, "Complement Negative Zero": complement_negative_zero } print(get_zero_codes()) ```
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