进制之间的转换(转)
十进制与二进制转换之相互算法
十进制转二进制:
用2辗转相除至结果为1
将余数和最后的1从下向上倒序写 就是结果
例如302
302/2 = 151 余0
151/2 = 75 余1
75/2 = 37 余1
37/2 = 18 余1
18/2 = 9 余0
9/2 = 4 余1
4/2 = 2 余0
2/2 = 1 余0
故二进制为100101110
二进制转十进制
从最后一位开始算,依次列为第0、1、2...位
第n位的数(0或1)乘以2的n次方
得到的结果相加就是答案
例如:01101011.转十进制:
第0位:1乘2的0次方=1
1乘2的1次方=2
0乘2的2次方=0
1乘2的3次方=8
0乘2的4次方=0
1乘2的5次方=32
1乘2的6次方=64
0乘2的7次方=0
然后:1+2+0
+8+0+32+64+0=107.
二进制01101011=十进制107.
一、二进制数转换成十进制数
由二进制数转换成十进制数的基本做法是,把二进制数首先写成加权系数展开式,然后按十进制加法规则求和。这种做法称为"按权相加"法。
二、十进制数转换为二进制数
十进制数转换为二进制数时,由于整数和小数的转换方法不同,所以先将十进制数的整数部分和小数部分分别转换后,再加以合并。
1. 十进制整数转换为二进制整数
十进制整数转换为二进制整数采用"除2取余,逆序排列"法。具体做法是:用2去除十进制整数,可以得到一个商和余数;再用2去除商,又会得到一个商和余数,如此进行,直到商为零时为止,然后把先得到的余数作为二进制数的低位有效位,后得到的余数作为二进制数的高位有效位,依次排列起来。
2.十进制小数转换为二进制小数
十进制小数转换成二进制小数采用"乘2取整,顺序排列"法。具体做法是:用2乘十进制小数,可以得到积,将积的整数部分取出,再用2乘余下的小数部分,又得到一个积,再将积的整数部分取出,如此进行,直到积中的小数部分为零,或者达到所要求的精度为止。
然后把取出的整数部分按顺序排列起来,先取的整数作为二进制小数的高位有效位,后取的整数作为低位有效位。
1.二进制与十进制的转换
(1)二进制转十进制<BR>方法:"按权展开求和"
例:
(1011.01)2 =(1×23+0×22+1×21+1×20+0×2-1+1×2-2)10
=(8+0+2+1+0+0.25)10
=(11.25)10
(2)十进制转二进制
· 十进制整数转二进制数:"除以2取余,逆序输出"
例: (89)10=(1011001)2
2 89
2 44 …… 1
2 22 …… 0
2 11 …… 0
2 5 …… 1
2 2 …… 1
2 1 …… 0
0 …… 1
· 十进制小数转二进制数:"乘以2取整,顺序输出"
例:
(0.625)10= (0.101)2
0.625
X 2
1.25
X 2
0.5
X 2
1.0
2.八进制与二进制的转换
例:将八进制的37.416转换成二进制数:
37 . 4 1 6
011 111 .100 001 110
即:(37.416)8 =(11111.10000111)2
例:将二进制的10110.0011 转换成八进制:
0 1 0 1 1 0 . 0 0 1 1 0 0
2 6 . 1 4
即:(10110.011)2 =(26.14)8
3.十六进制与二进制的转换<BR>例:将十六进制数5DF.9 转换成二进制:
5 D F . 9
0101 1101 1111.1001
即:(5DF.9)16 =(10111011111.1001)2
例:将二进制数1100001.111 转换成十六进制:
0110 0001 . 1110
6 1 . E
即:(1100001.111)2 =(61.E)16
★★★★★★★★★★★
给定一个十进制正整数n,分别设计一个迭代和递归的算法吧正整数n转换成二进制,并分析算法的时间复杂性。
迭代算法:
for(n;n>0;n/=2)
{
b[i]=n%2;
i++;
}
for(i;i>=0;i--)
{
cout<<b[i];
}
以上为在C++中经调试验证的程序段。
分析:上程序段中for循环的次数由a决定,对a的计算过程做逆运算,即20 ,21 ,22……2n=a,所以for循环中计算的次数为log2(n),在输出程序段中,输出的次数也与计算算法中的次数相同。所以本迭代算法的时间复杂度为2log (n ),即
O(n)=log(n)
递归算法:
binary1(int n,int c)
{
if(n=0)
return n;
else
{ b[i]=c;
i++;
return binary1(n/2,n%2);
}
}
分析:此递归算法由上迭代算法演变而来,不做赘述。本算法的时间复杂度为:
O(n)=log(n)
4-5 给定两个十进制正整数m和n,分别设计一个迭代和递归的算法计算m和n的最大公约数,并分析算法的时间复杂性。
迭代算法:
while(m!=0)
{
a=m;
m=n%m;
n=a;
}
cout<<n;
分析:上程序段中的最坏情况下的时间,假定m>n>=0,如果实际情况是n>m,那么在执行第一次循环后,m和n将会对换位置,如果其中一个等于0,那么只循环一次,两个变量相等,那么循环也是只执行一次,Leme定理,对于任意整数,如果m>n>=1,且m<斐波那契数的第k+1个数,那么本循环的执行次数少于k次。所以,本算法的最坏时间复杂度为:
log(n)
递归算法:
EDCLID(m,n)
{
if(n=0)
return m;
else
return EUCLID(n,m%n)
分析:上递归算法由本迭代算法演变而来,不做赘述。本算法的时间复杂度为:
log(n)
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