csapp第2章-数据表示


title: csapp2-数据表示
date: 2019-03-27 20:50:48


0. 前言

只记载重难点内容。

1. 进制转换

计算机系统中,以二进制和十六进制最为重要,其转换如下:

image

2. 寻址和字节顺序

  • 多字节对象被存储为连续的字节序列,对象的地址为所使用字节中的最小地址。假设一个int类型变量x,其地址&x为0x100,那么x的4个字节将被存储在 0x100, 0x101, 0x102, 0x103 的内存位置。

  • 小端法,最低有效字节(LSB)在最前面(小地址);大端法,最高有效字节(MSB)在最前面。示例:

    image

3. 补码

计算机的二进制表示都是采用补码的形式。

二进制补码转十进制公式:

3.png

最高有效位 X_w-1符号位,权重为 -2^{w-1}。其它第 i 位权重则为 2^{i}

十进制转二进制补码:

  • 先计算十进制对应二进制原码:

    4.png
  • 若是正数,则 补码 = 原码,即 [x]_补 = [x]_原

  • 若是负数,则 补码 = 原码 取反 再加一,即 [x]_补 =~[x]_原 + 1

4. C语言中的移位运算

  • 算术右移,补符号位

  • 逻辑右移,补零

对于有符号数,右移则为算术右移;对于无符号数,则为逻辑右移。

5.png

5. 浮点数

以IEEE浮点数标准为主。

5.1. 二进制浮点数标准形式

6.png
7.png

示例:

如二进制小数:-1011.101

标准化后变为:(-1)^1 \times 0.1011101(或1.011101) \times 2^5(或2^4)

5.2. 浮点数的位级表示

8.png
  • s字段,表示符号位

  • exp字段,表示阶码

  • face字段,表示尾数

5.3. 浮点数编码对应的值

9.png

5.3.1. 规格化的值

条件:当exp字段既不全为0,也不全为1时。

  • 阶码的值 E = exp - Bias Bias为偏置常数,其值 Bias = 2^{k-1} - 1k为浮点数的位数。所以,单精度 Bias = 127,双精度 Bias = 1023;单精度 E 的取值范围为 -126 至 127,双精度 E 的取值范围为 -1022 至 1023

    设置偏置常数,保证exp字段为无符号(不需要考虑补码),方便浮点数间的运算。

  • 尾数的值 M = 1 + 0.face 比如:face字段的值为101000...000,那么尾数的值 M = 1.101000...000

    尾数部分隐含以1开头,因为我们总可以把M看成1.f_{n-1}f_{n-2}...f_{0}的二进制形式,相当于科学记数法。这种表示方法轻松获得额外精度位,同时由于第一位总是1,我们就不需要显式地表示它了。

5.3.2. 非规格化的值

条件:当exp字段全为0时。

  • 阶码的值E = 1 - Bias对于单精度或者双精度浮点数,这个值时固定的。

    为什么时 1 - Bias,而不是 -Bias?因为这样提供了一种非规格数向规格化数平滑过渡的方法。

  • 尾数的值M = 0.face

非规格化值的作用:

  1. 提供可以表示数值0的方法。因为在规格化数中,M > 1尾数永远大于1,无法表示0。

  2. 可以表示非常接近0的浮点数。同样因为规格化数要求M > 1,而阶码又最小为 -126(单精度),所以规格化数最小只能表示 1.0 \times 2^{-126}。由于非规格化数没有隐层尾数 M1,则其可以表示得更小,如:0.00...001 \times 2^{-126}

5.3.3. 无穷

条件:当exp字段全为1,同时face字段全为0时。

s=0,正无穷;s=1,负无穷。

5.3.4. NaN(Not a Number)

条件:当exp字段全为1,face字段非零时。

当计算 \sqrt-1 等不合常理的式子时,会返回NaN。

5.4. 浮点数取值示例

假设8位浮点数,其中:exp字段4位,face字段3位,B偏置常数 Bias = 2^{4-1} - 1 = 7

其各种类型的表示和取值为:

10.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,732评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,496评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,264评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,807评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,806评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,675评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,029评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,683评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,704评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,666评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,773评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,413评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,016评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,978评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,204评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,083评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,503评论 2 343