进制转换

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进制转换

常用的进制有二进制(计算机的语言),八进制,十进制(生活中所用的就是十进制),十六进制(内存地址一般用十六进制显示)。

那么这些进制是如何相互转换的呢
首先说二进制 :
给你一个十进制,比如6,如果将它转换成二进制数呢?
10进制数转换成二进制数,这是一个连续除以2的过程:
把要转换的数,除以2,得到商和余数,
将商继续除以2,直到商为0。最后将所有余数倒序排列,得到数就是转换结果。

二进制就是2个数字分别是0和1,是”逢2进1“,所以逢2不是遇见2而是两个数字。

10进制转2进制如下:

123的二进制就是111 1011‬ 如下图
在这里插入图片描述

2进制转10进制如下:

设有一个二进制数:0111 1100,转换为10进制为:
下面是竖式:
0110 0100 换算成十进制
从右往左开始换算
第0位 0 * 2^0 = 0
第1位 0* 2^1 = 0
第2位 1 * 2^2 = 4
第3位 1 * 2^3 = 8
第4位 1 * 2^4 = 14
第5位 1 * 2^5 = 32
第6位 1 * 2^6 = 64
第7位 0 * 2^7 = 0

180
用横式计算为:
0 2^0+ 0 2^1 + 1 * 2^2 + 1 * 2^3 + 1 * 2^4 +1 * 2^5+ 1 * 2^6 + 0 * 2^7) = 180

八进制:

和二进制一样,八进制就是逢8进1,分别是0~7。
和转换为2进制的方法类似,唯一变化:除数由2变成8。

十进制转为八进制如下图

十进制120转八进制等于170
在这里插入图片描述

八进制转十进制

设有一个八进制数:1500,转换为十进制为:
用竖式表示:
1500换算成十进制。
第0位 7 * 8^0 = 0
第1位 0 * 8^1 = 0
第2位 5 * 8^2 = 320
第3位 1 * 8^3 = 512
832

同样,我们也可以用横式直接计算:
0* 8^0 + 0 * 8^1 + 5 * 8^2 + 1 * 8^3 = 832
结果是,八进制数 1507 转换成十进制数为 832

十六进制:

16进制就是逢16进1,但我们只有0~9这十个数字,所以我们用A,B,C,D,E,F这六个字母来分别表示10,11,12,13,14,15。

十进制数转换成十六进制

和转换为2进制的方法类似,唯一变化:除数由2变成16。
同样是160,转换成16进制则为:
但是十六进制的10用A(a)表示,因此十进制160等于十六进制的A0。
在这里插入图片描述
120转换为16进制,结果为:78。

十六进制数转换成十进制

假设有一个十六进数 2Ae6, 那么如何换算成10进制呢?(大小写不用区分)
用竖式计算:
2Ae6换算成10进制:
第0位: 5 * 16^0 = 6
第1位: e * 16^1 = 30
第2位: A * 16^2 = 2560
第3位: 2 * 16^3 = 8192
10982
横式计算就是:
6 * 16^0 + e * 16^1 + A * 16^2 + 2 * 16^3 = 10982

十进制:

所谓的十进制就是我们日常生活中所用的0~9
逢10进1(10个数字不是数字10)
到9以后进1变成10。

十进制换K进制(K代表任意进制)
假设商S,X余数是Y,Z
十进制的任意数列如100的K进制如下:

100/K,商是S,余数是Y
然后S/K,商是X,余数是Z
那么十进制换K进制的结果为ZY。

K进制换十进制(K代表任意进制)

设有一个八进制数:1234,转换为十进制为:
用竖式表示:
第0位: 4 * K^0 = A
第1位: 3 * K^1 = B
第2位: A * K^2 = C
第3位: 2 * 1K^3 = D
结果为A+B+C+D的结果。
同样,我们也可以用横式直接计算:
4 * K^0 + 3 * K^1 + 2 * K^2 + 2 * K^3 = ??(不知道是几进制算不出来)

因此可以看出任意进制换10进制是第0位的数字乘进制数的0次方加,第1位的数字乘进制数的1次方加,第2位的数字乘进制数的2次方加………………第n位的数字乘进制数的n次方。

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AI应用

AutoGPT于2023年3月30日由游戏公司Significant Gravitas Ltd.的创始人Toran Bruce Richards发布,AutoGPT是一个AI agent(智能体),也是开源的应用程序,结合了GPT-4和GPT-3.5技术,给定自然语言的目标,它将尝试通过将其分解成子任务,并在自动循环中使用互联网和其他工具来实现这一目标

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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