第三周学习报告

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第二章 信息的处理和表示 

2.1信息存储

1．三种数字的表示

无符号：编码基于传统的二进制表示法，表示大于或者等于零的数字。

补码：编码是表示有符号整数的最常见的方式，有 符号整数就是可以为正或者为负的数字。

浮点数：编码是表示实数的科学记数法 的以二为基数的版本。

2.寻址和字节顺序

小端法和大端法

小端法：最低有效字节在前面——“高对高，低对低”

大端法：最高有效字节在前面

3．逻辑运算和位运算

（1）逻辑运算符&& （与）||（或）！（非）

（2）位运算（按位布尔运算）所使用的符号&(AND)|(OR)~(NOT)^(EXCLUSIVE-OR)

掩码——用来选择性的屏蔽信号

掩码是一个位模式，表示从一个字中选出的位的集合。用位向量给集合编码，通过指定掩码来有选择的屏蔽或者不屏蔽一些信号，比如某一位位置上为1时，表明信号i是有效的；0表示该信号被屏蔽。

2.2整数表示

1.补码编码

补码的利用寄存器的长度是固定的特性简化数学运算。想想钟表，12-1 等价于 12 + 11，利用补码可以把数学运算统一成加法，只要一个加法器就可以实现所有的数学运算。

2.有符号数和无符号数的转换规则

无符号数：不存在正负之分，所有位都用来表示数的本身。 有符号数：最高位用来表示数的正负，最高位为1则表示负数，最高位为0则表示正数。 （1）无符号数转换为有符号数 看无符号数的最高位是否为1，如果不为1（即为0），则有符号数就直接等于无符号数；如果无符号数的最高位为1，则将无符号数取补码，得到的数就是有符号数。  （2）有符号数转换为无符号数  看有符号数的最高位是否为1，如果不为1（即为0），则无符号数就直接等于有符号数；如果有符号数的最高位为1，则将有符号数取补码，得到的数就是无符号数。

3.0扩展和符号扩展

扩展——从一个较小的数据类型转换为较大的数据类型，同时保持数值不变。

（1）符号扩展：当用更多的内存存储某一个有符号数时，由于符号位位于该数的第一位，扩展之后，符号位仍然需要位于第一位，所以，当扩展一个负数的时候需要将扩展的高位全赋为1；对于正数而言，符号扩展和零扩展是一样的，因为符号位就是0。

比如一个用一个8位二进制表示-1，则是10000001

如果把这个书用16位二进制表示时，则为11111111 10000001 高位全都是1，这个叫做符号扩展，主要用于对其操作数。

（2）零扩展就是全补零。不论其符号位是多少，高8位全都补0.

能过上面的定义可以看出在C++中，如果把一个char向一个整形转换的时候，就会存在着这个问题

如果你想得到一个正数，那么如果一个字符的ASCII码值是小于零的，而直接用(int)c进行强制类型转换，结果是通过符号扩展得到的也为一个负数。要得到正数，一定要用(int)(unsigned char)c;因为unsigned char去除了c的符号位，所以，这样的类型转换后，再用(int)进行转换得到的就是一个正数。

（3）从上机的叙述得知，有符号数向其它类型数据转化(如char到int,char到unsigned int)时，进行符号位扩展；无符号数向其它类型转换(如unsigned char到int, long)时，进行零扩展。

（4）由大数据类型向小数据类型转换时，保留低位字节。

2.3整数运算

1．关于整数运算的最后思考

计算机执行的“整数”运算实际上是一种运算模式。表示数字的有限字长限制了可能的值的取值范围，运算结果可能溢出。C语言中的某些规定可能会产生令人意想不到的结果，而这些可能是难以察觉和理解的缺陷的源头。

2.4浮点数

浮点表示对形如V=x*2y的有理数进行编码近似地表示实数。当一个数字不能被准确表示时，必须向下或向上调整，由此产生了舍入(rounding)。IEEE浮点格式定义了四种不同的舍入方式，默认方法是找到最接近的匹配，而其他三种可用于计算上界和下界。

遇到的问题：对运算的公式记忆比较差，需要把公式列在一边边看边做，不能独立离开公式做题，

以前的知识记得不够劳，容易记混记错。需要时常回去记忆之前的知识。。。。。。。

抱歉老师国庆出去玩了，这个博客现在才交，望老师原谅

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