原码,补码,反码——码码相连

本文介绍了在计算机中如何使用二进制表示正负数,并详细解释了原码、反码和补码的概念及转换方法。通过具体实例演示了正8和负8的二进制表示过程。

大家都知道数有正负之分,在计算机中怎么表示这些正负数呢???

现在我们就来拆一对正负数:+8-8

那么在计算机中,我们用二进制来表示数,所有的数可以分成两部分。一部分是符号,另一部分是数值,所以用二进制表示出来的数也就有了符号位和数值位之分。如果只表示一个数,我们称之为:真值;既有数又有符号的我们称之为机器码。机器码在计算机中参加运算,为了使运算简单,引入了原码,补码,反码。好多人纠结与他们怎么求解,其实它们三者之间码码相连的。下面来看一下是怎么相连的。

 

下面是整数的原码,补码,反码变化的规律。

 

正整数:

原码,补码,反码的符号位固定为0,数值位都是真值。

所以一个正整数的原码,补码,反码是相同的。

负整数

原码,补码,反码的符号位固定为1不变,数值位不相同。

原码的数值位是真值;

反码:原码数值位的每一位二进制数位求反得到;

补码:反码数值位最低位加1得到。

 

例子:8-8

8

 

原码:0 0001000

反码:0 0001000

补码:0 0001000

图解:

 

-8

 

原码:1 0001000

反码:1 1110111

补码:1 1111000

图解:

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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