进制转换
十六进制/十进制/二进制的互转方式如下
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二进制和十进制的互转
十进制转二进制采用除2取余数，逆序排列的方法
二进制转十进制每遇到一个二进制的1，乘以相应的阶数（阶数等于这一位后有多少二进制位）最后相加得到结果
二进制互转十进制.jpg -
二进制和十六进制的互转
每四个二进制位代表一个的十六进制位，二进制转十六进制每四位合并为一位，十六进制转二进制每一位展开为4个二进制位
十六进制互转表.jpg
这里的转换表经常记不住，可以用一个简单的方法，记住 a 和 c 对应的二进制数
a(hex) = 1010(BIN) 类似于 a 就是一个眼睛
c(hex) = 1100(BIN) 类似于 c 就是一个门
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十进制和十六进制互转
十进制转十六进制，除以16，取得到的余数，最后逆序排列
十六进制转十进制，每遇到一个16进制位，乘以相应的阶数（阶数等于这一位后有多少二进制位），最后相加得到结果
十进制和十六进制互转jpg.jpg
正数和负数的二进制表示
原码：如果想要表示有符号整数，就要将最前面一个二进制位作为符号位，即 0 代表正数，1代表负数，后面 7 位为数值域
反码：正数的反码与其原码相同；负数的反码是对其原码逐位取反，但符号位除外
补码：正数的补码与其原码相同，负数的补码是在其反码的末位加1
引入补码的原因：
如果负数和正数都采用原码的方式，仅使用符号位区分，数学上，1 + (-1)=0，换算成在二进制中00000001+10000001=10000010，换算成十进制为-2，显然出错了，所以原码的符号位不能直接参与运算，必须和其他位分开，需要设计两种加法电路加以区分，这就增加了硬件的开销和复杂性
所以引入补码是为了解决计算机中数的表示和数的运算问题，使用补码，可以将符号位和数值域统一处理
+1 的二进制原码00000001 -1 二进制补码 11111111，相加之后的和为 0，符合数学运算的结果
负数的补码要保证和对应的正数相加结果为0，包括符号位
负数的补码是在其反码的末位加1是补码的一个重要性质
另外，补码下的 0 就只有一个表示方式，因此在判断数字是否为 0 时，只要比较一次即可
负数二进制补码转换成十进制的
给出负数补码 1000 1000，如何计算其十进制表示？
定义法
对补码先减去1，然后再取反
比如：1000 1000 减一结果1000 0111，取反后0111 1000，0111 1000 转换成十进制2^6 + 2^5 + 2^4 + 2^3 = 120，，所以为1000 1000 表示 -120相加为 0 法
负数的补码和对应的正数补码（原码）相加为 0
1000 1000 对应的相加为 0 的原码为 0111 1000，转换成十进制2^6 + 2^5 + 2^4 + 2^3 = 120，所以为1000 1000 表示 -120乘以阶数相加法
符号位对应的结果为乘以阶数，符号位负
1000 1000 1 作为符号位，对应 -2^7 = -128，准换成十进制 - 2^7 + 2^3 = -128 + 8 = -120
注意 定义法和相加为 0 法有一个bug，比如带符号的八位二进制数 1000 000，表示的十进制数是多少？
结果是 -128，这是一个标准定义，计算机中8bit 有符号数的计算规律如下所示：
signed char 表示的数据范围
char 型变量占用 8 个位，对于 signed char 类型，最高位表示符号位，此时有 7 个位用于表示数值。按照数学中的排列组合，7 个位能够表示 2^7 也即 128 个不同的数，若考虑正负号，signed char 类型最多也能表示 2*128 = 256 个不同的数
但是，如果 signed char 类型能够表示的数值范围是 -127 到 127，那么能够表示的只有 255 个不同的数字了，与理论最大能够表示的不同数字数 256 相比，少了一个，这是因为 -0 和 +0 其实是同一个数字，也即 0b10000000 和 0b00000000 是同一个数字 0
这对于计算机来说很不友好，同样的一个数字有两种二进制码，在处理时会显得很麻烦
因为 -0 和 +0 其实是同一个数字，因此原码中 1000 0000 和 0000 0000 都表示数字 0，现在补码下的 0 只有一个表示方式：
0000 0000，二进制码 1000 0000 就多余出来了，在此定义为 -128
在C语言中，signed char 型二进制码 0b10000000 的补码仍然为 0b10000000，因此它是“数字a的补码为 -a”原则的例外
模运算
对于 8 位字长的有符号整数类型，以 2^8 即 256 为模，对于其加减法运算
-128 = 128 (mod 256) -127 = 129 (mod 256)...-2 = 254 (mod 256) -1 = 255 (mod 256)
所以模 256 下的加减法，用 0, 1, 2,…, 254,255 表示其值，或者用 −128, −127,…, −1, 0, 1, 2,…,127 是完全等价的
−128与128，−127与129，…，−2与254，−1与255 可以互换而加减法的结果不变，需要的 CPU 加法运算器的电路实现与 8 位无符号整数并无不同
所以负数采用补码表示，等价于去除符号位的正数，-1 可以理解为 255，这样减法运算用加法运算器的电路就可以实现
8位有符号的运算 -1 + 10 等等价于 255 + 10 二进制表示为 1111 1111 + 0000 1010
得到结果 1 0000 1001，溢出的进位被自动舍弃，得到结果 0000 10001
相应的16位整形数的二进制加减法运算，等同于模 65536（2^16）的加法运算
32位整形数的二进制加减法运算，等同于模 2^32 的加法运算
浮点数的二进制表示
浮点数的定义
浮点数是用科学计数法表示的，这种方式下小数点的位置是漂浮不定的，所以命名为浮点数
25.125
25.125 = 0.25125 * 10^2;
25.125 = 2.5125 * 10^1
25.125 = 25.125 * 10^0
25.125 = 251.25 * 10^-1
25.125 = 2512.5 * 10^-2
同样的方法，二进制也可以用科学计数法表示，只是基数从 0 换成 2 而已
浮点数表示数字的方法
浮点数用科学计数法表示的数字的格式如下：
上图中各个变量的含义如下：
- S：符号位，0 表示正数，1 表示负数
- M：尾数，用小数表示，例如 3.254*10^-2 中的 3.254 就是尾数
- R：基数，表示十进制的 R 就是 10，表示二进制的的 R 就是 2
- E：指数，用整数表示，3.254*10^-2 中的 -2 就是指数
如果要用 32bit 表示一个浮点数，则需要把以上的变量，填充到对应的 bit 上就可以了：
一般用 32bit 表示一个 float 类型的浮点数，填充规则如下：
浮点数的二进制表示
将 25.125 转换为浮点数，过程如下图所示：
用二进制科学计数法表示 25.125
25.125(D) = 11001.001(BIN) = 1.1001001 * 2^4(BIN)
按照 32bit 表示浮点数的规则：
- 符号位 S = 0
- 尾数 M = 1001001（取小数点后的部分，即1.1001001 的1001001部分 ）
- 基数 R = 2
- 指数 E = 4 （100）
浮点数的 IEEE754 标准表示
浮点数因为定义规则的不同，导致范围和精度都是不一致的：
- 指数位越多，则尾数位越小，表示的范围越大，但是精度也会变低
- 指数位越少，则尾数位越多，表示的范围越小，但是精度也会变高
而早期各计算机厂商（如 IBM、微软）都会定义自己的一套浮点数规则，就会导致同一个程序在不同厂商的计算机下做浮点数运算时，必须「先转换」成此厂商规定的浮点数格式，才能计算，则加重了计算成本
因此业界迫切需要统一的浮点数标准，1985年 IEEE 组织提出了 「IEEE754 浮点数标准」，其统一定义了浮点数的表示形式：
单精度浮点数 float：32 位，符号位 S 占 1 bit，指数 E 占 8 bit，尾数 M 占 23 bit
双精度浮点数 float：64 位，符号位 S 占 1 bit，指数 E 占 11 bit，尾数 M 占 52 bit
为了让其表示范围，精度最大化，还对指数和底数做了下面的规定：
- 因为尾数 M 的第一位总是 1（因为 1 <= M < 2），因此这个 1 可以省略不写，它是个隐藏位，这样单精度 23 位尾数可以表示了 24 位有效数字，双精度 52 位尾数可以表示 53 位有效数字
- 因为指数 E 是个「无符号」整数，表示 float 时，一共占 8 bit，所以它的取值范围为 0 ~ 255，但因为指数可以是负的，所以规定在存入 E 时在它原本的值 [ 加上一个中间数 127]，这样 E 的取值范围为 -127 ~ 128，表示 double 时，一共占 11 bit，存入 E 时加上中间数 1023，这样取值范围为 -1023 ~ 1024（可以理解为指数位表示的值，需要减去127 和 1023）
除了规定尾数和指数位，还做了以下规定，如下图：
- 指数 E 非全 0 且非全 1：规格化数字，按上面的规则正常计算
- 指数 E 全 0，尾数非 0：非规格化数，尾数隐藏位不再是 1，而是 0(M = 0.xxxxx)，这样可以表示 0 和很小的数
- 指数 E 全 1，尾数全 0：正无穷大/负无穷大（正负取决于 S 符号位）
- 指数 E 全 1，尾数非 0：NaN(Not a Number)
当指数全部为 1 的时候，尾数全 0 表示正负无穷大，尾数不全为 0 表示一个非法的数
指数全部为 0 时，此时尾数的基数变为 0，表示一个很小的数
注意上面规则中，没有明确的规则表示 0 的 float 值，可以认为浮点类型可以从正负方向无限接近于0，但是不能明确表示出0
将100.125 转换为浮点数的二进制表达示例：
使用程序验证：
bool printfloatBinary() {
union floatUnion {
float a;
uint32_t value;
};
union floatUnion fv;
fv.a = 100.125;
std::cout << std::showbase << std::setprecision(6) << "float a:" << fv.a << " binary:" << std::hex << fv.value << std::endl;
fv.a = 123.456;
std::cout << std::showbase << std::setprecision(6) << "float a:" << fv.a << " binary:" << std::hex << fv.value << std::endl;
fv.a = 100.12;
std::cout << std::showbase << std::setprecision(6) << "float a:" << fv.a << " binary:" << std::hex << fv.value << std::endl;
return true;
}
结果如下：
float a:100.125 binary:0x42c84000
float a:123.456 binary:0x42f6e979
float a:100.12 binary:0x42c83d71
浮点数为什么有精度损失
如果想要用浮点数表示小数 0.2 ，会发生循环的现象
所以 0.2(D)= 0.00100...(B)
因为十进制的 0.2 无法精确转换为二进制小数，而计算机在表示一个数字的时候，宽度是有限的，无限循环的小数存储在计算机中的时候，会被截断，所以会产生小数精度发生损失的情况
浮点数表示的精度范围是多大
单精度浮点数（32bit）可以表示的最大数的二进制形式 1.111111（小数点后23个1）* 2^127，二进制的 1.111111 约等于 2，所以float 能表示的最大数是 3.4* 10^38，即 32bit float 的表示范围是 -3.4 * 10^38 ~ 3.4 * 10^38
它能表示的精度有多小呢？
float 能表示的最小二进制数为 0.0000….1（小数点后22个0，1个1），用十进制数表示就是 1/2^23
1/2^23 = 0.00000011920928955078125 约等于0.00000012 也就是小数点后 7 位
用同样的方法可以算出，double 能表示的最大二进制数为 +1.111…111（小数点后52个1） * 2^1023 ≈ 2^1024 = 1.79 * 10^308，所以 64bit double 能表示范围为：-1.79 * 10^308 ~ +1.79 * 10^308
double 的最小精度为：0.0000…1(51个0，1个1)，用十进制表示就是 1/2^52
整数值可以和 0 直接比较，浮点类型无法和 0.0f 直接比较，浮点类型只是从正负方向无限接近 0 值，故可以设置一个精度范围，该范围内都可以认为是0值
const float ESP = 1E-6f;
if( x >= -ESP && x <= ESP) {
// x equal to 0
}
浮点类型的存储存在精度损失，所以和浮点字面量比较的时候，要特别注意字面值，浮点数不加后缀默认是 double 类型，加上f表示 float 类型，加上L表示 long double 类型
参考博客：
https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/129296459
https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/122903907
