按位取反计算_c语言按位异或运算符

按位取反计算_c语言按位异或运算符今天我在看简明Python指南的时候,看到其中一个计算机计算的问题,它是这样描述的:x的按位取反结果为-(x+1)~5输出-6。有关本例的更多细节可以参阅:http://stackoverflow.com/a/11810203看到这儿我就疑惑了,之前在大学中学习的计算机基础课程又还给教材了,hhh…无奈,我只好取网上搜寻解析的答案,而网上的解释说得不太让人明白,自己结合他人的解

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

今天我在看简明Python指南的时候,看到其中一个计算机计算的问题,它是这样描述的:

x的按位取反结果为-(x+1)
~5 输出 -6。有关本例的更多细节可以参阅:http://stackoverflow.com/a/11810203

看到这儿我就疑惑了,之前在大学中学习的计算机基础课程又还给教材了,hhh…
无奈,我只好取网上搜寻解析的答案,而网上的解释说得不太让人明白,自己结合他人的解释进行了一番整理,把思路排版出来,供后来者参阅:


首先要明确的一点是,计算机内部在做数学运算时(也就是计算机的0和1的运算),都是以补码为标准的,说白了 计算机中就一种码那就是补码,而现实社会中的编码规则,例如原码、反码都是我们自定义的,为了和计算机中的补码形成转换关系。所以说在我们手工计算这类由计算机计算的01运算,要站在计算机的角度。因此首先就要将我们的原码反码什么的全都先转为补码,再来计算_。这样才能使得正数和负数的表示统一起来,具体可以参阅【补码的历史】,这里不过多展开了。
接着来看那个问题,从问题入手,解决了实际问题,概念也就自然了然于心了。_

5的补码是它本身(ps:正数的原、反、补码都是它本身;负数的原码最高为为1开头,反码是最高符号位不变,其余位在原码的基础上取反,补码是在反码的基础上+1即可得到)
5的补码:00000101

~5 (也就是5按位取反运算,下面涉及的是补码运算):
00000101按位取反,这里需要将原始01串完全反转过来,不存在最高符号位的概念,取反结果为: 11111010

注意这里的结果是用补码表示的,毕竟这还是机器表示形式,转化为自然语言的编码,把结果转化为原码就是:
补码-1转为反码: 11111010 - 1 = 11111001
反码再取反转为原码:11111001 = 10000110
原码转为十进制,答案就是-6

按位取反的快捷运算公式 -(x+1),至于这个公式怎样推理出来的,这里不作介绍。
关于~x=-(x+1)的证明,有兴趣的可以看看这篇:https://www.cnblogs.com/zjutzz/p/10646760.html。懂原理才能记得牢固,一个快捷计算公式只是为了计算时方便。

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/coder__cs/article/details/79186677
本文出自【elon33的博客

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/170466.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • python常用模块大全_python常用

    python常用模块大全_python常用mathmath.ceil(a):用来返回≥a的最小整数math.floor(a):用来返回≤a的最大整数round(a[,b])如果没有参数b,只有a,round()作用是四舍五入如果

    2022年7月28日
    3
  • kfold交叉验证_SPSS交叉验证法

    kfold交叉验证_SPSS交叉验证法一、前言在机器学习建模过程中,通行的做法是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据,完全不参与训练,用于最终模型的评估。在训练过程中,经常会出现过拟合的问题,就是模型可以很好的匹配训练数据,却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数据来调整模型参数,就相当于在训练时已知部分测试数据的信息,会影响最终评估结果的准确性。通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Validation)数据,用来评估模型的训练效果。验证数据取自训练数据,但不参与训练,这样可以相对客观的评估模型对于训

    2022年9月20日
    2
  • hibernate 二级缓存「建议收藏」

    hibernate 二级缓存「建议收藏」Hibernate缓存缓存(Cache):计算机领域非常通用的概念。它介于应用程序和永久性数据存储源(如硬盘上的文件或者数据库)之间,其作用是降低应用程序直接读写永久性数据存储源的频率,从而提高应用的运行性能。缓存中的数据是数据存储源中数据的拷贝。缓存的物理介质通常是内存Hibernate中提供了两个级别的缓存

    2022年5月24日
    37
  • ★ Android ExpandableListView中子元素无法点击 解决方案!

    ★ Android ExpandableListView中子元素无法点击 解决方案!

    2021年3月12日
    146
  • 现代数字图像处理—lena图像处理

    现代数字图像处理—lena图像处理实现幂律变换,对lena图像(灰度)进行处理,观察在不同gamma数值下图像的变化和特点。观察lena图像的直方图,实现lena图像的直方图均衡,观察效果。

    2022年6月19日
    47
  • 小强(为什么叫打不死的小强)

    作为科研人员,经常需要下载文献。sci-hub大家应该都比较熟悉,我就不过多介绍了!自从11月20号,小伙伴们陆续反馈sci-hub无法访问了11月21日,sci-hub官方发布,通过修改dns为80.82.77.83和80.82.77.84可以访问sci-hub.cc(ac)不多说

    2022年4月18日
    64

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号