关于二进制补码的若干注记

二进制补码是在《计算机科学概论》中讲授的基本概念,本注记试图讲述:什么是补码,为什么需要补码,补码的运算规则,而最重要的是试图说明,补码规则为什么是如此定义的。从而引申出一个也许不大准确的结论:计算机科学理论是源于实践又反作用与实践的理论,至少从理论上看是如此。

为什么需要补码

定义补码是为了满足计算机表示负整数(也称带符号整数)的需要。有基本知识的都知道,计算机是用二进制来表示数字,即只用0/1两个数字表示数字,如果要表示负数应该怎么办呢?

补码的规则

补码的规则是非常简单的,要表示某正数的负数,只需要对该二进制数取反然后加1 。比如,0011表示十进制的正整数3,那么-3的补码表示就是 1100+1=1101 。(为方便起见,所有例子都使用4比特二进制数来表示。)

基本上,大部分的同学学到这里也就停止了,规则定下来,我们遵守就是了。只有少数同学或者老师会继续提问,为什么补码的定义是取反加1(而不是其他规则),为什么要这样定义,这样定义的依据是什么?以下我试图解释这个问题。

为了证实表示负数用补码的定义是正确的选择,我们可以从反面出发,看看几种不正确的但显然是非常直观的定义。

直接在正整数之前加符号

这种想法最最直观直接了。大家看,要表示带符号数,我们必然需要使用一个比特来代表所谓的符号,就选0代表整数,1代表负数,因此,如果表示-3,那只需在+3前面加负号即可,也就是说3是0011,那么-3就是1011 。这样不就很好了吗?

首先注意,4比特二进制在无符号的时候,表示的范围是0~15,即0000~1111 。在表示带符号整数时,因为抽出了一为作为符号位,那么表达的范围就应该是:

0000~0111 (0~7) 以及 1000~1111 (-0~-7)

一个立即需要解决的问题就是0与-0从含义(定义)上怎么区别?而更为重要的是,符号的出现还直接影响了算术运算规则的定义。比如,原本我们很容易定义加法来做正整数运算,比如0011+0001= 0100(3+1=4),但是这个加法对带符号数就立即失效了,比如0011+1001=1100=(3-1=-4)。

小结一下,在定义带符号数的时候我们有两个问题需要解决:0与-0该如何区分、定义或者解决,其次,使得无符号的加法在带符号的加法保持相容。

对正整数取反

这种想法也非常直观。负数与正数不是刚刚相反吗,那么给定一个正二进制数,只需把每一位都取反不就刚好对应一个负数么?比如,0011(3)的反就是1100(-3)。此时,四比特的带符号二进制数的范围就是:0000~0111 (0~7,与上一个例子相同) 以及 1000~1111 (-7~-0,注意,与上一个例子相比,顺序是颠倒了的。) 。

我们需要问,刚才的问题解决了没有?稍微分析一下,我们失望地发现局面似乎并无改观。还有一个-0(1111),而且加法也不与正数加法兼容,比如:

0011 + 1100 = 1111 ( 3 + (-3)= -0,本应该是0的。)。

再仔细看看,0与-0的区别在哪里?我们稍微乐观点就可以意识到,0000与1111的差距只是差一个1 ?不是吗,1111+1=0000 !于是,补码定义呼之欲出了。

对正整数取反之后再加1 (补码运算规则)

现在我剩下的工作只需要重新考察,在这种预算规则下,刚才两个问题解决了没有?首先,还是看数字的表示范围:0000~0111(0~7,不变),负数1000~1111表示的是:-8~-1 。细心的同学就会立即发现问题说,哎,且慢,怎么多了一个-8出来?不着急,大家只需要对0000~0111这8个数逐个用补码规则求反就会发现,我们得不到1000这个数字,也就是说1000肯定不是-1~-7之间的数。而且运用一般二进制整数的加法来算,-1 (1111)加 -7 (1001) = 1000,那么1000不就刚好是-8么?多了-8出来,刚好-0就没有了。好消息之一!剩下就是继续检查,这种补码运算是否跟原定义的加法相容了。具体例子大家稍微动动笔就知道了。

补码是一个基本概念,在我们讲解这个基本概念的时候,大家往往只是“生吞”定义,然后声讨这些所谓的“理论”,声讨老师只教理论,不讲实践,痛心疾首自己学计算机学了好多好多年还不懂什么......讲完刚才这个例子,我只想问,补码是理论还是一种工程实践?如果它确实是理论(我也相信它是一种理论),如果没有丰富的实践基础可以得出来吗?这个理论难道不是扎根于实践而要深深地影响了实践吗?计算机科学就是这样一种源于实践而要影响实践的学科,而我没有见过不源于实践的理论,也没有见过不应用于实践的理论。

最后用一句Hamming的名言结束本注记(在我的课件中有):The purpose of computing is insight, not numbers.


P.S. 关于补码,如果上面的不想看或者因为我写得不好而不懂,可以记住以下最简单的理解补码的方法。一个n比特的数,范围是-2^{n-1} 到 2^{n-1} - 1,共有2^n个数,请注意它们都是mod 2^n的结果。其中所有的 -x的补码就是2^n - x !

例子:一个8比特的-7写为二进制原码是-00000111,二进制补码就是100000000 - 00000111 = 11111001,即为00000111的取反加1 !
### 4位和8位二进制补码的概念 在计算机科学中,为了有效地表示有符号整数并简化法器的设计,采用了二进制补码表示法。这种编码方式允许机器使用相同的硬件电路来进行无符号数和带符号数之间的减操作。 #### 4位二进制补码 对于4位系统而言,能够表达的数值范围是从-8到7。具体来说: | 十进制 | 二进制补码 | |--------|------------| | -8 | `1000` | | ... | ... | | -1 | `1111` | | 0 | `0000` | | 1 | `0001` | | ... | ... | | 7 | `0111` | 当最高有效位(MSB)为1时,则该数被认为是负数;而如果MSB为0,则认为是非负数[^1]。 要获得某个正整数n对应的4位二进制补码形式,只需将其转换成普通的4位二进制即可。而对于一个负整数-n,在求其补码之前先计算它的绝对值|n|的原码,接着对该原码按位取反再一得到最终的结果。 ```c++ // C++ example to convert decimal to 4-bit two's complement int dec_to_4bit_twos_complement(int n) { int result; if(n >= 0 && n <= 7){ // Positive numbers directly converted into binary. result = n; }else{ // For negative numbers, calculate absolute value, // invert bits and add one. result = (~abs(n)) + 1; } return result % 16; // Ensure it fits within 4 bits by modulo operation with base(2^4). } ``` #### 8位二进制补码 同样的原理适用于更宽泛的数据宽度,比如常见的8位字节。此时可表示的范围扩大到了−128至127之间。下表展示了部分对应关系: | 十进制 | 二进制补码 | |--| | -128 | `10000000` | | ... | ... | | -1 | `11111111` | | 0 | `00000000` | | 1 | `00000001` | | ... | ... | | 127 | `01111111` | 同样地,通过改变最左边的一位来区分正值还是负值,并遵循上述提到的方法完成从十进制向八位二进制补码的转变过程。 ```python def dec_to_8bit_twos_complement(n): """Convert a given integer 'n' (-128 ≤ n ≤ 127) to its equivalent 8-bit two’s complement.""" if not(-128 <= n <= 127): raise ValueError("Input out of range.") mask = 0xFF # Equivalent to eight ones in binary form if n < 0: n = ((~n)+1)&mask return format(n,'08b')[-8:] # Ensures output is always an 8-character string padded with leading zeros as necessary. print(dec_to_8bit_twos_complement(-5)) # Output should be "11111011" ```
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