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前言
大家好，我是小彭。
在前面的文章里，我们聊到了计算机的冯·诺依曼架构的 3 个基本原则。其中第 1 个原则是计算机中所有信息都是采用二进制格式的编码。也就是说，在计算机中程序的数据和指令，以及用户输入的所有数据，计算机都需要把它们转换为二进制的格式，才能进行识别和运算。
然而，我们日常生活接触到的大部分数字却是十进制编码，例如手机号码、工牌号、学号。那为什么计算机要使用二进制数制？二进制数据如何进行运算，以及计算机做了哪些优化来如何提高运算的效率？今天我们就围绕这些问题展开。
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思维导图：
1. 为什么计算机要使用二进制数制？
所谓数制其实就是一种 “计数的进位方式”。
常见的数制有十进制、二进制、八进制和十六进制：
- 十进制是我们日常生活中最熟悉的进位方式，它一共有 0、1、2、3、4、5、6、7、8 和 9 十个符号。在计数的过程中，当某一位满 10 时，就需要向它临近的高位进一，即逢十进一；
- 二进制是程序员更熟悉的进位方式，也是随着计算机的诞生而发展起来的，它只有 0 和 1 两个符号。在计数的过程中，当某一位满 2 时，就需要向它临近的高位进一，即逢二进一；
- 八进制和十六进制同理。
那么，为什么计算机要使用二进制数制，而不是人类更熟悉的十进制呢？其原因在于二进制只有两种状态，制造只有 2 个稳定状态的电子元器件可以使用高低电位或有无脉冲区分，而相比于具备多个状态的电子元器件会更加稳定可靠。
2.有符号数与无符号数
在计算机中会区分有符号数和无符号数，无符号数不需要考虑符号，可以将数字编码中的每一位都用来存放数值。有符号数需要考虑正负性，然而计算机是无法识别符号的 “正+” 或 “负-” 标志的，那怎么办呢？
好在我们发现 “正 / 负” 是两种截然不同的状态，正好可以映射到计算机能够理解的 “0 / 1” 上。因此，我们可以直接 “将符号数字化”，将 “正+” 数字化为 “0”，将 “负-” 数字化为 “1”，并将数字化后的符号和数值共同组成数字编码。
另外，为了计算方便，我们额外再规定将 “符号位” 放在数字编码的 “最高位”。例如，+1110 和 -1110 用 8 位二进制表示就是：
- 0000, 1110（符号作为编码的一部分，最高位 0 表示正数）
- 1000, 1110（符号作为编码的一部分，最高位 1 表示负数）
从中我们也可以看出无符号数和有符号数的区别：
- 1、最高位功能不同： 无符号数的编码中的每一位都可以用来存放数值信息，而有符号数需要在编码的最高位留出一位符号位；
- 2、数值范围不同： 相同位数下有符号数和无符号数表示的数值范围不同。以 16 位数为例，无符号数可以表示 0~65536，而有符号数可以表示 -32768~32768。
提示： 无符号数和有符号数表示的数值范围大小是一样大的，n 位二进制最多只能表示 $2^n$ 个信息量，这是无法被突破的。
3. 机器数的运算效率问题
在计算机中，我们会把带 “正 / 负” 符号的数称为真值（True Value），而把符号化后的数称为机器数（Computer Number)。
机器数才是数字在计算机中的二进制表示。 例如在前面的数字中， +1110 是真值，而 0000, 1110 是机器数。新的问题来了：将符号数字化后的机器数，在运算的过程中符号位是否与数值参与运算，又应该如何运算呢？
我们先举几个加法运算的例子：
- 两个正数相加：
0000, 1110 + 0000, 0001 = 0000, 1111 // 14 + 1 = 15 正确
^ ^ ^
符号位 符号位 符号位- 两个负数相加：
1000, 1110 + 1000, 0001 = 0000, 1111 // (-14) + (-1) = 15 错误
^ ^ ^
符号位 符号位 符号位（最高位的 1 溢出）- 正负数相加：
0000, 1110 + 1000, 0001 = 1001, 1111 // 14 + (-1) = -15 错误
^ ^ ^
符号位 符号位 符号位可以看到，在对机器数进行 “按位加法” 运算时，只有两个正数的加法运算的结果是正确的，而包含负数的加法运算的结果却是错误的，会出现 -14 - 1 = 15 和 14 - 1 = -15 这种错误结果。
所以，带负数的加法运算就不能使用常规的按位加法运算了，需要做特殊处理：
两个正数相加：
- 直接做按位加法。
两个负数相加：
- 1、用较大的绝对值 + 较小的绝对值（加法运算）；
- 2、最终结果的符号为负。
正负数相加：
- 1、判断两个数的绝对值大小（数值部分）；
- 2、用较大的绝对值 - 较小的绝对值（减法运算）；
- 3、最终结果的符号取绝对值较大数的符号。
哇🤩？好好的加法运算给整成减法运算？ 运算器的电路设计不仅要多设置一个减法器，而且运算步骤还特别复杂。那么，有没有不需要设置减法器，而且步骤简单的方案呢？
4. 原码、反码、补码
为了解决有符号机器数运算效率问题，计算机科学家们提出多种机器数的表示法：
| 机器数 | 正数 | 负数 |
|---|---|---|
| 原码 | 符号位表示符号 数值位表示真值的绝对值 | 符号位表示数字的符号 数值位表示真值的绝对值 |
| 反码 | 无（或者认为是原码本身） | 符号位为 1 数值位是对原码数值位的 “按位取反” |
| 补码 | 无（或者认为是原码本身） | 在负数反码的基础上 + 1 |
- 1、原码： 原码是最简单的机器数，例如前文提到从
+1110和-1110转换得到的0000, 1110和1000, 1110就是原码表示法，所以原码在进行数字运算时会存在前文提到的效率问题； - 2、反码： 反码一般认为是原码和补码转换的中间过渡；
3、补码： 补码才是解决机器数的运算效率的关键， 在计算机中所有 “整型类型” 的负数都会使用补码表示法；
正数的补码是原码本身；- 零的补码是零；
- 负数的补码是在反码的基础上再加 1。
很多教材和网上的资料会认为正数的原码、反码和补码是相同的，这么说倒也不影响什么。 但结合补码的设计原理，小彭的观点是正数是没有反码和补码的，负数使用补码是为了找到一个 “等价” 的正补数代替负数参与计算，将加减法运算统一为两个正数加法运算，而正数自然是不需要替换的，所以也就没有补码的形式。
提示： 为了便于你理解，小彭后文会继续用“正数的补码是原码本身”这个观点阐述。
5. 使用补码消除减法运算
理解补码表示法后，似乎还是不清楚补码有什么用❓
我们重新计算上一节的加法运算试试：
| 举例 | 真值 | 原码 | 反码 | 补码 |
|---|---|---|---|---|
| +14 | +1110 | 0000, 1110 | 0000, 1110 | 0000, 1110 |
| +13 | +1101 | 0000, 1101 | 0000, 1101 | 0000, 1101 |
| -14 | +1110 | 1000, 1110 | 1111, 0001 | 1111, 0010 |
| -15 | -1110 | 1000, 1111 | 1111, 0000 | 1111, 0001 |
| +1 | +0001 | 0000, 0001 | 0000, 0001 | 0000, 0001 |
| -1 | -0001 | 1000, 0001 | 1111, 1110 | 1111, 1111 |
- 两个正数相加：
// 补码表示法
0000, 1110 + 0000, 0001 = 0000, 1111 // 14 + 1 = 15 正确
^ ^ ^
符号位 符号位 符号位- 两个负数相加：
// 补码表示法
1111, 0010 + 1111, 1111 = 1111, 0001 // (-14) + (-1) = -15 正确
^ ^ ^
符号位 符号位 符号位（最高位的 1 溢出）- 正负数相加：
// 补码表示法
0000, 1110 + 1111, 1111 = 0000, 1101 // 14 + (-1) = 13 正确
^ ^ ^
符号位 符号位 符号位（最高位的 1 溢出）可以看到，使用补码表示法后，有符号机器数加法运算就只是纯粹的加法运算，不会因为符号的正负性而采用不同的计算方法，也不需要减法运算。因此电路设计中只需要设置加法器和补数器，就可以完成有符号数的加法和减法运算，能够简化电路设计。
除了消除减法运算外，补码表示法还实现了 “0” 的机器数的唯一性：
在原码表示法中，“+0” 和 “-0” 都是合法的，而在补码表示法中 “0” 只有唯一的机器数表示，即 0000, 0000 。换言之补码能够比原码多表示一个最小的负数 1000, 0000。
最后提供按照不同表示法解释二进制机器数后得到的真值对比：
| 二进制数 | 无符号真值 | 原码真值 | 反码真值 | 补码真值 |
|---|---|---|---|---|
| 0000, 0000 | 0 | +0 | +0 | +0 |
| 0000, 0001 | 1 | +1 | +1 | +1 |
| … | … | … | … | … |
| 1000, 0000 | 128 | -0（负零，无意义） | -127 | -128（多表示一个数） |
| 1000, 0001 | 129 | -1 | -126 | -127 |
| … | … | … | … | … |
| 1111, 1110 | 254 | -126 | -1 | -2 |
| 1111, 1111 | 255 | -127 | -0（负零） | -1 |
6. 补码我懂了，但是为什么？
理解原码和补码的定义不难，理解补码作用也不难，难的是理解补码是怎么设计出来的，总不可能是被树上的苹果砸到后想到的吧？
这就要提到数学中的 “补数” 概念：
- 1、当一个正数和一个负数互为补数时，它们的绝对值之和就是模；
- 2、一个负数可以用它的正补数代替。
6.1 时钟里的补数
听起来很抽象对吧❓其实生活中，就有一个更加形象的例子 —— 时钟，时钟里就蕴含着补数的概念！
比如说，现在时钟的时针刻度指向 6 点，我们想让它指向 3 点，应该怎么做：
- 方法 1 ： 逆时针地拨动 3 个点数，让时针指向 3 点，这相当于做减法运算 -3；
- 方法 2： 顺时针地拨动 9 个点数，让时针指向 3 点，这相当于做加法运算 +9。
可以看到，对于时钟来说 -3 和 +9 竟然是等价的！ 这是因为时钟只能 12 个小时，当时间点数超过 12 时就会自动丢失，所以 15 点和 3 点在时钟看来是都是 3 点。如果我们要在时钟上进行 6 - 3 减法运算，我们可以将 -3 等价替换为它的正补数 +9 后参与计算，从而将减法运算替换为 6 + 9 加法运算，结果都是 3。
6.2 十进制的例子
理解了补数的概念后，我们再多看一个十进制的例子：我们要计算十进制 354365 - 95937 = 的结果，怎么做呢？
- 方法 1 - 借位做减法： 常规的做法是利用连续向前借位做减法的方式计算，这没有问题；
- 方法 2 - 减模加补： 使用补数的概念后，我们就可以将减法运算消除为加法运算。
具体来说，如果我们限制十进制数的位长最多只有 6 位，那么模就是 1000000，-95937 对应的正补数就是 1000000 - 95937 = 904063 。此时，我们可以直接用正补数代替负数参与计算，则有：
354365 - 95937 // = 258428
= 354365 - (1000000 - 904063)
= 354365 - 1000000 + 904063 【减整加补】
= 258428可以看到，把 -95937 等价替换为 +904063 后，就把减法运算替换为加法运算。细心的你可能要举手提问了，还是需要减去 1000000 呀？🙋🏻♀️
其实并不用，因为 1000000 是超过位数限制的，所以减去 1000000 这一步就像时针逆时针拨动一整圈一样是无效的。所以实际上需要计算的是：
// 实际需要计算的是：
354365 + 904063
= 1258428 = 258428
^
最高位 1 超出位数限制，直接丢弃6.3 为什么要使用补码？
继续使用前文提到的 14 + (-1) 正负数相加的例子：
// 原码表示法
0000, 1110 + 1000, 0001 = 1001, 1111 // 14 + (-1) = -15 错误
^ ^ ^
符号位 符号位 符号位
// 补码表示法
0000, 1110 + 1111, 1111 = 1, 0000, 1101 // 14 + (-1) = 13 正确
^ ^ ^
符号位 符号位 最高位 1 超出位数限制，直接丢弃如果我们限制二进制数字的位长最多只有 8 位，那么模就是 1, 0000, 0000 ，此时，-1 的二进制数 1000, 0001 的正补数就是 1111, 1111。
我们使用正补数 1111, 1111 代替负数 1000, 0001 参与运算，加法运算后的结果是 1, 0000, 1101。其中最高位 1 超出位数限制，直接丢弃，所以最终结果是 0000, 1101，也就是 13，计算正确。
补码示意图
到这里，相信补码的设计原理已经很清楚了。
补码的关键在于：找到一个与负数等价的正补数，使用该正补数代替负数，从而将减法运算替换为两个正数加法运算。 补码的出现与运算器的电路设计有关，从设计者的角度看，希望尽可能简化电路设计和计算复杂度。而使用正补数代替负数就可以消除减法器，实现简化电路的目的。
所以，小彭认为只有负数才存在补码，正数本身就是正数，根本就没必要使用补数，更不需要转为补码。而且正数使用补码的话，还不能把负数转补码的算法用在正数上，还得强行加一条 “正数的补码是原码本身” 的规则，就离谱好吧。
7. 总结
- 1、无符号数的编码中的每一位都可以用来存放数值信息，而有符号数需要在最高位留出一位符号位；
- 2、在有符号数的机器数运算中，需要对正数和负数采用不同的计算方法，而且需要引入减法器；
- 3、为了解决有符号机器数运算效率问题，计算机科学家们提出多种机器数的表示法：原码、反码、补码和移码；
- 4、使用补码表示法后，运算器可以消除减法运算，而且实现了 “0” 的机器数的唯一性；
- 5、补码的关键是找到一个与负数等价的正补数，使用该正补数代替负数参与计算，从而将减法运算替换为加法运算。
在前文讲补码的地方，我们提到计算机所有 “整型类型” 的负数都会使用补码表示法，刻意强调 “整数类型” 是什么原因呢，难道浮点数和整数在计算机中的表示方法不同吗？这个问题我们在 下一篇文章 里讨论，请关注。
参考资料
- 计算机组成原理教程（第 2、6 章） —— 尹艳辉 王海文 邢军 著
- 深入浅出计算机组成原理（第 11 ~ 16 讲） —— 徐文浩 著，极客时间 出品
- 10分钟速成课 计算机科学 —— Carrie Anne 著
- Binary number —— Wikipedia
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