数据的表示

组织数据,方便计算机硬件直接使用

机器内的数据表示

原码

原码(true form)是一种计算机中对数字的二进制定点表示方法。原码表示法在数值前面增加了一位符号位(即最高位为符号位):正数该位为0,负数该位为1(0有两种表示:+0和-0),其余位表示数值的大小

反码

反码跟原码是正数时,一样;负数时,反码就是原码符号位除外,其他位按位取反

补码

仍然通过最左侧第一位的 0 和 1,来判断这个数的正负。但是,不再把这一位当成单独的符号位,在剩下几位计算出的十进制前加上正负号,而是在计算整个二进制值的时候,在左侧最高位前面加个负号

1000 表示 -8,0010 代表 2

在计算机系统中,数值一律用补码来表示和存储。原因在于,使用补码,可以将符号位和数值域统一处理;同时,加法和减法也可以统一处理

移码

对补码的符号位取反

定点与浮点数据表示

定点数

一个 32 比特的可以代表8个 0 ~ 9的整数,最右边的 2 个 0~9 的整数,当成小数部分;把左边 6 个 0~9 的整数,当成整数部分

用二进制来表示十进制的编码方式,叫作BCD编码

这种方式有两个缺点:

  1. 表示的数值范围较小
  2. 没办法同时表示很大的数字和很小的数字

浮点数

批注 2020-01-10 135646

不同系统可能根据自己的浮点数格式从中提取不同位数的阶码

S 8位偏指数E 23位有效尾数M 单精度
S 11位偏指数E 52位有效尾数M 双精度

加法

两个浮点数的指数位可能是不一样的,在计算时要把两个的指数位变成一样的,然后只去计算有效位的加法,也就是把指数位都统一成两个其中较大的

两个相加数的指数位差的越大,位移的位数越大,可能丢失的精度也就越大

在实际计算的时候,只要两个数,差出 224,也就是差不多 1600 万倍,那这两个数相加之后,结果完全不会变化

在每次的计算过程中,都用一次减法,把当前加法计算中损失的精度记录下来,然后在后面的循环中,把这个精度损失放在要加的小数上,再做一次运算

for (int i = 0; i < 20000000; i++) {
    float cur = 1.0f;
    float needToAdd = cur + remain;
    float nextRes = res + needToAdd;
    remain = needToAdd - (nextRes - res);
    res = nextRes;
}

字符串的表示

字符编码 Character Encoding : 就是一套自然语言的字符与二进制数之间的对应规则。

字符集转换

常用编码

GBK与GB2312对比:GBK范围更大

UTF8与UTF16对比:16编码效率高 但不适合网络传输 8的容错性比16强

数据校验

受元器件的质量、电路故障或噪音干扰等因素的影响,数据 在被处理、传输、存储的过程中可能出现错误,若能设计硬件层面的错误检测机制,可以减少基于软件检错的代价

基本原理

码距

  1. 码距≥e+1:可检测e个错误
  2. 码距≥2t+1:可纠正t个错误
  3. 码距≥e+t+1:可纠正t个错误,同时检测e个错误(e >= t)

奇偶校验

批注 2020-01-11 091806

CRC校验

海明校验

海明码是采用奇偶校验的码,把这数据分了组,通过分组校验来确定哪一位出现了错误,原理

7-4海明码

一共是 7 位(Bit)有效数据并额外存储了 4 位数据,用来纠错

海明距离

对于两个二进制表示的数据,之间有差异的位数,称之为海明距离