读书笔记——CSAPP第二章
CSAPP(Computer Systems: A Programmer’s Perspective )，中文书名为深入理解计算机系统。这本书的好不需多言。为了锻炼英文阅读能力，我特地买的是英文原版。第一章比较简短，简单的从一段Hello World C程序，慢慢深入计算机底层的运行机制。可以说这一章就是本书的框架。以下是从第二章开始，记录了我遇到的困惑，一些简单的就不再介绍，书上已经写的很详细。
第一部分 程序结构和执行
信息的表示和处理
信息储存
现代计算机存储和处理的信息以二值信号表示。其中，有三种重要的数字表示。无符号(unsigned)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(two’s-complement)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(floating-point)编码是表示实数的科学记数法的以二为基数的版本。
大多数计算机使用 8 位的块,或者字节(byte),作为最小的可寻址的存储器单位。机器级程序将存储器视为一个非常大的字节数组,
称为虚拟存储器(virtual memory)。存储器的每个字节都由 一个唯一的数字来标识,称为它的地址(address),所有可
能地址的集合称为虚拟地址空间(virtual address space)。
每台计算机都有一个字长(word size),指明整数和指针数据的标称大小(nominal size)。字长决定的最重要的系统参数就是虚拟地址空间的最大大小。对于一个字长为 w 位的机器而言,虚拟地址的范围为 0 ~ ,程序最多 访问
个字节。
在寻址和字节顺序这一块，有一些需要注意的地方。首先是位表示一个数。存在两种表示方法。小端法(little endian)，最低有效字节在最前面的方式。相反，大端法(big endian)，最高有效字节在最前面的方式。
举个例子，12 34 56 78
小端法：
1 | +----+----+----+----+ |
大端法：
1 | +----+----+----+----+ |
移位运算
移位运算就是向左移、向右移。向左移(<<)都是舍弃最高位，右端用0来补。而右移就出现了两种形式：逻辑右移（logical）和算术右移（arithmetic）。逻辑右移是在左端用0来补位。算术右移是在左端用1来补位。其中，算术右移对有有符号整数数据的运算非常有用。对于无符号数据，右移必须是逻辑的。
补码编码
有符号数的表示方法比较常见的是补码(two’s-complement)形式。最高有效位是符号为。如果是0就是正数，1是负数。这个最高有效位算是负权(negative weight)，权重为，其中w为位数。书中
Figure 2.12直白的展示了正负数的表示。
还有其他的表示方法，比如反码(Ones’Complement)、原码(Sign-Magnitude)。
有符号数和无符号数之间的转换
书中写的比较详细，可以参考Figure 2.15，Figure 2.16，Figure 2.17辅助理解。
扩展一个数字的位表示
将一个无符号数转为一个更大的数据类型，只需简单的在表示的开头添加0，这种运算称为零扩展(zero extension)。将一个补码数字转换为一个更大的数据类型可以执行符号扩展(sign extension)，规则是在表示中添加最高有效位的值的副本。
浮点数
本书提到了IEEE浮点表示。IEEE浮点标准的形式来表示一个数：
符号(sign) s 决定这个数是负数(s=1)还是正数(s=0),而对于数值 0 的符号位解释作为特殊情况处理。
尾数(significand) M 是一个二进制小数,它的范围是 1 ~ 2 - ε,或者是 0 ~ 1 - ε。
阶码(exponent) E 的作用是对浮点数加权,这个权重是 2 的 E 次幂(可能是负数)。 将浮点数的位表示划分为三个字段,分别对这些值进行编码:
一个单独的符号位 s 直接编码符号 s。
k位的阶码字段exp=
)…
)
编码阶码E。
n 位小数字段 frac =
)…
编码尾数 M,但是编码出来的值也依赖于阶码字段的值是否等于 0。
其中，浮点数32位的阶码有8位，64位的阶码有23位。
对于规格化的值，非规格化的值，特殊值的计算，还需多看书中的知识点。IEEE 754表示法，CSAPP对阶码E的求解和学校教材的不同，这里我有点疑惑，最后还是决定相信CSAPP。
舍入
figure 2.36 展示了4中舍入方法，可以简单看看作为了解。
小结
这一章节学习了数的表示。很多人会感觉这块知识感觉没什么用，写个程序用不到这个呀。其实错了，这恰恰是编程中基础的基础。理解计算机是如何工作的，如何处理数的，才能优化程序，减少程序中可以出现的因为对数的操作不当引起的bug。后面的作业和配套的lab正在做。Github上有我的一些解答。希望大家能提出宝贵的建议。