数据结构与算法--二进制详解 Python二进制算法详解史上最详细的二进制讲解彻底搞懂原码、反码、补码 Python的负数二进制表示形式

阅读目录

原码、反码、补码
- 机器数和真值
- 原码、反码、补码的基础
- Python中负数的处理
- 负数的补码如何转成十进制
位运算符和移位运算符
- 基本概述
- 妙用
二进制涉及的算法

原码、反码、补码

机器数和真值

机器数：
一个数在计算机中的二进制表示形式, 叫做这个数的机器数。
机器数是带符号的，在计算机用一个数的最高位，称为符号位：用来存放符号, 正数为0, 负数为1.
例如：十进制中的数 +3 ，假设计算机字长为8位，转换成二进制就是：00000011 ；如果是 -3 ，就是 10000011；这里的 00000011 和 10000011 就是机器数（其实就是原码表示形式）
真值：
因为第一位是符号位，所以机器数的形式值就不等于真正的数值。例如上面的有符号数 10000011，其最高位1代表负，其真正数值是 -3 而不是 “无符号数” 131（二进制数：10000011 转换成十进制等于131）。所以，为区别起见，将带符号位的机器数对应的真正数值称为机器数的真值（符号位直接按照0或者1 转换成 “+”“-” 占一个位置）；例如：0000 0001的真值 = +000 0001 = +1；1000 0001的真值 = –000 0001 = –1；所以二进制表示形式：10000011 --> - 000 0011 它的真值为 -3 ；其二进制结果为 131，

原码、反码、补码的基础

对于一个数，计算机要使用一定的编码方式进行存储：原码，反码，补码是机器存储一个具体数字的编码方式；既然有三种存储形式，那么计算机会选取哪种通用形式呢？答案是：选取补码，即数值在计算机中是以补码的形式来存储的，下面分步来说明为什么要用补码来存？
原码：

（1）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！比如如果是8位二进制 1 ：

[+1]原 = 0000 0001[-1]原 = 1000 0001

（2）因为第一位是符号位，所以8位二进制数的取值范围就是:

[1111 1111 , 0111 1111]
#换成 数字为：
[-127 , 127]

（3）原码的优缺点：优点是简单直观，大脑最容易理解，例如，我们用8位二进制表示一个数，+11的原码为00001011，-11的原码就是10001011；缺点就是：原码不能直接参加运算，如果运算可能会出错。例如：数学上，1+(-1)=0，而在二进制中：

00000001+10000001=10000010 # 换算成十进制为-2 ；这显然出错了

所以原码的符号位不能直接参与运算，必须和其他位分开，这就增加了硬件的开销和复杂性

反码：

正数的反码还是其本身；负数的反码是在其原码的基础上，符号位不变，其余各个位取反

[+1] = [00000001]原 = [00000001]反[-1] = [10000001]原 = [11111110]反'''
如果一个反码表示的是负数, 除了直观的看到它的最高位是1，它表示是个负数外，
我们无法直观的得出来它的具体数值，通常要将其转换成原码再计算
这里假如直接将负数的二进制反码，按：最高位为符号位“-” 剩下的位数按照二进制来转换的话
'''
11111110 --> -126 显然也不是原来的值 -1

补码：

正数的补码还是其本身；负数的补码是其反码+1（也即是：在其原码的基础上, 符号位不变, 其余各位取反, 最后+1）

[+1] = [00000001]原 = [00000001]反 = [00000001]补[-1] = [10000001]原 = [11111110]反 = [11111111]补# 如果一个补码表示的是负数, 除了直观的看到它的最高位是1，它表示是个负数外，
# 我们无法直观的得出来它的具体数值，通常要将其转换成原码再计算
# 这里假如直接将负数的二进制补码，按：最高位为符号位“-” 剩下的位数按照二进制来转换的话
11111111 --> -127 显然也不是原来的值 -1

计算机为什么选用以补码的形式来存储？

（1）计算机只有加法运算，没有设置减法运算！原因是：对于计算机，加减乘数已经是最基础的运算，要设计的尽量简单；计算机辨别"符号位"显然会让计算机的基础电路设计变得十分复杂！于是人们想出了将符号位也参与运算的方法；我们知道，根据运算法则：减去一个正数等于加上一个负数，即: 1-1 = 1 + (-1) = 0；所以机器可以只有加法而没有减法，这样计算机运算的设计就更简单！
那么计算机要选取哪种码值来做加法运算呢？我们先来一一尝试，并看结果为什么要选择补码！

# 先补充：计算机是如何计算 减法 的，看下面的例子（这里我们假设已经知道是选取补码来运算）
# 求：1-2 的值
# 首先：将1-2 变成 1+(-2)，然后分别将1的补码和-2的补码拿来运算
0000 ... 0001 （正数 1补码还是本身）
+
1111 ... 1110 （-2 的补码）
=
1111 ... 1111 （补码）
# 上面结果一看，不对啊，怎么不是-1啊？不急，有规定，我们先看最高位符号位为1，说明它是个负数
# 如果得到的是负数的话，我们需要将它转换成原码的表示形式，如果是正数（最高位符号位为0）则不需要
# 所以我们接着做：
1111 ... 1111 （补码）
1111 ... 1110 （反码）
1000 ... 0001 （原码）
即结果为-1

（2）如果选择原码来存储：

# 假设要计算十进制的表达式: 1-1=0
1 - 1 = 1 + (-1) = [00000001]原 + [10000001]原 = [10000010]原 = -2 '''
所以如果用原码表示, 让符号位也参与计算, 显然对于减法来说, 结果是不正确的，
这也就是为何计算机内部不使用原码表示一个数
'''

（3）如果选择用反码来存储：

# 同样假设要计算十进制的表达式: 1-1=0
1 - 1 = 1 + (-1) = [0000 0001]原 + [1000 0001]原= [0000 0001]反 + [1111 1110]反 = [1111 1111]反
# 再将 反码 转成 原码：
[1111 1111]反 = [1000 0000]原 = -0 '''
看上去可行？因为按照我们通常认为的 0 和 -0 是一样；如果 0 和 -0 是一样的话，那么就有 [0000 0000]原和 [1000 0000]原 两个编码表示0，这样显然会造成混乱，而且[1000 0000]也用来表示0造成浪费！
'''

（4）看了上面两种码值的缺点后，我们选取补码的话，就能很好的解决0的符号以及两个编码的问题：

# 同样假设要计算十进制的表达式: 1-1=0 这次我们选取补码
1-1 = 1 + (-1) = [0000 0001]原 + [1000 0001]原 = [0000 0001]补 + [1111 1111]补 = [0000 0000]补
（这里或许会有一个疑问：[0000 0001]补 + [1111 1111]补 相加 [0000 0000]补 进位后，多出的一位 去哪了？后面会详细说明下）
# 再将补码 转成 原码：
[0000 0000]补=[0000 0000]原 # 可以把它看成一个正数，或者是单独的0

（补充：0的反码、补码都是0）
接着上面，这样0用[0000 0000]表示，而且可以用[1000 0000]表示 -128，也即是用 -128 代替了 -0 （看下面详细推导）：

(-1) + (-127) = [1000 0001]原 + [1111 1111]原 = [1111 1111]补 + [1000 0001]补 = [1000 0000]补

即是，相比较于反码和原码要将最高位当做一个符号位的做法，采取补码可以多表示一位（之前我们认为1111 1111是 -127 它最小也只能表示这么多了，因为最高位是符号位，剩余位数都为1了）！

同时：使用补码，不仅仅修复了0的符号以及存在两个编码的问题，而且还能够多表示一个最低数；这就是为什么8位二进制, 使用原码或反码表示的范围为[-127, +127]；而使用补码表示的范围为[-128, 127]；
因为机器使用补码, 所以对于编程中常用到的32位int类型, 可以表示范围是: [-231, 231-1] 因为第一位表示的是符号位，而使用补码表示时又可以多保存一个最小值.

（5）总结：
原码+反码：8位原码和反码能够表示数的范围是 [-127–127]；
补码：8位补码能够表示数的范围是 [ -128 – 127]
（在补码中用 -128代替了-0，所以补码的表示范围为：(-128-0-127)共256个）

（以上内容参考：https://www.cnblogs.com/zhangziqiu/archive/2011/03/30/ComputerCode.html 进行简化和修改补充）

Python中负数的处理

先补充 Python中求二进制数的内置函数：bin() 以及int() 的用法
（1）内置函数 bin() 返回一个整数 int 或者长整数 long int 的二进制表示。

>>>bin(10)
'0b1010'
>>> bin(20)
'0b10100'

（2）内置函数 int() 用于将一个字符串或数字转换为整型。
语法格式：class int(x, base=10) ；x – 字符串或数字，base – 进制数，默认十进制。

>>>int()               # 不传入参数时，得到结果0
0
>>> int(3)
3
>>> int(3.6)
3
>>> int('12',16)        # 如果是带参数base的话，12要以字符串的形式进行输入，12 为 16进制
18
>>> int('0xa',16)
10
>>> int('10',8)
8

注意事项：
若 x–为纯数字时，不能设置base进制，否则报错

>>> int(3.1415926)
3>>> int(-11.123)
-11>>> int(2.5,10)
#报错
>>> int(2.5)
2

若 x 为 str，则 base 可略可有。
base 存在时，视 x 为 base 类型数字，并将其转换为 10 进制数字。
若 x 不符合 base 规则，则报错。

>>>int("9",2)  #报错，因为2进制无9
>>> int("9")
9 #默认10进制>>> int("3.14",8)
>>> int("1.2")
#均报错，str须为整数
>>>int("1001",2)
9
# "1001"才是2进制格式，并转化为十进制数字9
>>> int("0xa",16)
10
# ≥16进制才会允许入参为a,b,c...
>>> int("b",8) #报错
>>> int("123",8)
83
# 视123为8进制数字，对应的10进制为83

Python 对于负数的存储方式和 c++/c/java 有点不一样，和上面我们说的理论有点不一样！
先看下面的例子：

a1 = bin(-3)
print(a2)a2 = bin(3)
print(a2)b = bin(-3 & 0xffffffff)
print(b)c = bin(0xfffffffd)
print(c)'''输出结果分别为：
-0b11 # 特别注意这个
0b11
0b11111111111111111111111111111101
0b11111111111111111111111111111101
'''

（1）注意，此时Python的坑出现了，首先我们知道Python 中的整型也是用补码形式存储的，Python 中 bin 一个正数（十进制表示）结果就是它的二进制补码表示形式（看上面的a2结果）；但是Python 中 bin 一个负数（十进制表示），输出的是它的原码的二进制表示加上个负号，这显然不是我们要求的负数的补码，因为我们可以求出 -3的补码应该为：ob11111111111111111111111111111101，而不应该是-0b11 ，下面将详细将Python中遇到负数要如何处理！
（2）Python 中 bin 一个负数（十六进制表示），输出的是对应的二进制表示，把上面的例子拿下来↓↓↓

c = bin(0xfffffffd) # 看上图
print(c)
# 结果为：0b11111111111111111111111111111101 （补码）
#（上图中：4294967293不是真值，它是不考虑最高符号位，直接得出的二进制值，这个可以不看）
# 将上面结果的补码，转换成原码为：0b10000000000000000000000000000011 刚好就是-3

# 再来用下 内置方法 int()
c = bin(0xfffffffd)
print(c)
# c='0b11111111111111111111111111111101' （补码）
c1 = '0b10000000000000000000000000000011' （c的原码）
print(int(c, base=2)) # 将c的原码直接用int算，又会出现一个坑，Python的int()也不认符号位，如下结果
'''输出结果
0b11111111111111111111111111111101
2147483651 # 这不是真值
'''
# 所以我们也不要用 int()直接去将负数的二进制数还原成10进制，下面会将快捷方法

那问题又来了，怎么得到一个负数的十六进制数表示方式？
答案是： 负数 & 0xFFFF FFFF 就可以得到这个负数的十六进制表示
我们来推理一下：

11111111  11111111  11111111  11111101 （-3 的 补码）
&
11111111  11111111  11111111  11111111 （0XFFFFFFFF）
=
11111111  11111111  11111111  11111101 （二进制 补码）
# 刚好可以换成 十六进制的
0xFFFFFFFD

# 所以按照上面的推导
b = bin(-3 & 0xffffffff) # 这一步相当于bin(0xfffffffd)
print(b)
# ob11111111  11111111  11111111  11111101 （-3 补码）
# 虽然绕了一圈，但是总算是解决了Python负数的正确表示形式，请看下面的总结↓↓↓

总结：
（1）Python中，所以为了：获得负数（十进制表示）的补码，需要手动将其和十六进制数 0xffffffff 进行按位与操作，得到结果也是个十六进制数，再交给 bin() 进行输出，得到的才是你想要的补码表示。
（2）当然讲到这里，有一道Python中的算法题：求二进制中1的个数，的做法对于c++程序和python程序的区别（负数补码的区别）

def get_num(n):count = 0if n < 0:n = n & 0xffffffff  # 得到负数的补码表示形式while n:count += 1n = n & (n - 1)return countprint(get_num(2)) # 1
print(get_num(-1)) # 32

（3）但是此时不可以直接将补码扔给 int()函数来转成十进制，上面结果已经得出了，int()也会忽略符号位！那么负数的补码如何转成十进制呢？看下面详解

负数的补码如何转成十进制

（1）当然我们可以直接将补码还原成原码，然后求出十进制值，这样做需要三步，而且不适用于代码运算中，**数值在[-256，-1]**之间的负数，我们可以用下面的快捷方式来解答↓↓↓
（2）算出补码的最后8位，直接在二进制中的数减去 256 即可！嗯？一脸懵逼，为什么这样可以？我们来举例说明：
还是以上面的 -3 上面的补码为例

 ob11111111  11111111  11111111  11111101 （-3 补码）# 我们先取它的最后8位即是 11111101# 将最后8位 直接忽略符号位，算出它的值为：253# 让后用 253-256=-3 神奇啊，Python居然可以这样

（3）所以我们总结下数值在[-256，-1]之间的负数，求负数补码转换成十进制的方式：

c = bin(-3 & 0xffffffff) # 模拟一个负数
# c ='0b11111111111111111111111111111101' 模拟一个负数
print(int(c[-8:], base=2) - 256) # 取最后8位，然后忽略符号位求出值再减去256
# -3

（4）原理：结合我们上面到现在所有的知识点，我们选择了以补码的形式来存储（运算），如果直接无视符号位，8位二进制数结果就是所以位数的相加的和，它的最大值就是11111111=255，如果带上符号‘1’1111111，它的补码是‘1’0000001结果是 -1，为了能真正得到这个-1，我们必须让 255-256，所以在这个在[-256，-1]之间的负数，可以使用这个原理！

位运算符和移位运算符

基本概述

位运算符和移位运算符

a = 60            # 60 = 0011 1100
b = 13            # 13 = 0000 1101
c = 0c = a & b;        # 12 = 0000 1100
print ("1 - c 的值为：", c)c = a | b;        # 61 = 0011 1101
print ("2 - c 的值为：", c)c = a ^ b;        # 49 = 0011 0001
print ("3 - c 的值为：", c)c = ~a;           # -61 = 1100 0011
print ("4 - c 的值为：", c)c = a << 2;       # 240 = 1111 0000
print ("5 - c 的值为：", c)c = a >> 2;       # 15 = 0000 1111
print ("6 - c 的值为：", c)'''输出结果
1 - c 的值为： 12
2 - c 的值为： 61
3 - c 的值为： 49
4 - c 的值为： -61
5 - c 的值为： 240
6 - c 的值为： 15
'''

特别注意：所有的操作都是在补码的基础上来操作的，正数当然原码、反码、补码一样不用加以考虑，负数就要注意了，一定要先求出它的补码，再来进行位运算和移位运算的操作，如下例子：

# 求 ~ -5 （给 -5 取反）
# 步骤：先求出 -5的补码
1000 .... 0101 （原码） # 总共有32位，为了方便写中间就省略了
1111 .... 1010 （反码）
1111 .... 1011 （补码）
# 然后进行 取反操作（取反操作不分符号位，即对所有位都取反）
1111 .... 1011 （补码）
~
0000 .... 0100 （结果符号位为正数，所以可以直接表示为：4）

# 求 -3 ^ 3 （求 -3 异或 3）
# 步骤：先求出 -3 补码
1000 .... 0011 （原码）
1111 .... 1100 （反码）
1111 .... 1101 （补码）
# 再来完成和 3 的异或
1111 .... 1101 （-3 的补码）
^
0000 .... 0011 （3 的补码）
=
1111 .... 1110 （两者异或的结果）
# 看上面的结果，符号位为1是负数，我们还要将它转换成 原码 才能计算出它的值
1111 .... 1110 （补码）
1111 .... 1101 （反码）
1000 .... 0010 （原码）
# 所以最后-3 ^ 3 异或的结果为 -2

剖析移位运算符

（1）<< 左移运算符
将运算对象的各二进制位全部左移若干位：符号位不变，低位（右边）补 0

11 << 2 = 44
# 详细过程
00000000 00000000 00000000 00001011
<< 2
00000000 00000000 00000000 00101100 （因为最高位是0，它表示一个正数）
=
44
————————————
-14 <<2 =-56
# 详细过程
11111111 11111111 11111111 11110010 （-14的补码）
<< 2
11111111 11111111 11111111 11001000 （补码）
# 看上面的结果，符号位为1是负数，我们还要将它转换成 原码 才能计算出它的值
11111111 11111111 11111111 11001000 （补码）
11111111 11111111 11111111 11000111 （反码）
10000000 00000000 00000000 00111000 （原码）
# 所以最后结果为：
-56

左移，对于正数来说，左移多少位等于乘以 2 ^ (左移位数）；左移1 相当于乘以2（但效率比乘法高）

（2）>> 右移运算符
将运算对象的各二进制位全部右移若干位：低位溢出，符号位不变，并用符号位补溢出的高位

4 >> 2 = 1
# 详细过程
00000000 00000000 00000000 00000100
>> 2
00000000 00000000 00000000 00000001（因为最高位是0，它表示一个正数）
# 所以最后结果为：
1
————————————
-14 >> 2 = -4
# 详细过程
11111111 11111111 11111111 11110010 （-14的补码）
>> 2
11111111 11111111 11111111 11111100 （补码）
# 看上面的结果，符号位为1是负数，我们还要将它转换成 原码 才能计算出它的值
11111111 11111111 11111111 11111100 （补码）
11111111 11111111 11111111 11111011 （反码）
10000000 00000000 00000000 00000100 （原码）
# 所以最后结果为：
-4

右移，对于正数来说，右移多少位等于除以 2 ^ (右移位数）；右移 1 相当于除以2（效率比除法高哦）

妙用

整形变量值互换

# 给定两个整形变量a、b要求在不使用其他变量的情况下，完成两个变量值得交换
# 当然 Python可以直接 a,b=b,a 本质是因为Python中的‘=’ 不是直接赋值，而是内存地址的引用；
# 但是其他语言 像java 要完成的话，需要借助一个中间变量 来完成交换，这里学了位运算可以妙用一下
a = 1
b = 2
a = a ^ b
b = a ^ b
a = a ^ b
print(a, b) # 2 1
# 连续 3 次 异或 操作便可以互换两变量的值

最低位清零

# x&(x-1) 该操作可以把 x 二进制形式中最低位的1转化成0 例如：
x=0b1010110
x-1=0b1010101
x&(x-1)
1010110
&
1010101
=
1010100

获取最低位的1

x = 0b01010110
x1 = x & ~(x - 1)
if x1 == 0b00000010:print('true')
print(bin(x1))
print(x1)
'''
true
0b10
6
'''

交换指定位置的两个比特位

def swapBit(x, i, j):# 如果第i位和第j位上的数值相同那就没必要进行操作if ((x>>i) & 1) != ((x>>j) & 1):x ^= ((1<<i) | (1<<j))return x

二进制涉及的算法

不用加减乘除做加法
二进制中1的个数
数组中只出现一次的数字