C语言中补码的整数运算特性

前言

本篇博客以“SSD6-Exercise2-Data Lab: Manipulating Bits”为例，分析在对C语言中的整数采用补码（two’s-complement）编码的机器上，其整数运算的特性。

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补码

定义

最常见的有符号数的计算机表示方式就是补码（two’s-complement）形式。在这个定义中，将字的最高有效位解释为负权（negative weight），我们用函数B2T（Binary to Two’s-complement的缩写，长度为 w）来表示。

如：

B2T ([0001]) = -0 + 0 + 0 + 1 = 1
B2T ([0101]) = -0 + 4 + 0 + 1 = 5
B2T ([1011]) = -8 + 0 + 2 + 1 = -5
B2T ([1111]) = -8 + 4 + 2 + 1 = -1

定理1

B2T ([11···1]) = -1

证明：假设B2T ([11···1]) 共有w位，则其值为 -2^(w-1) + 2^(w-2) + ··· + 2^0. 根据等比数列求和公式，易证该值为-1.

定理2

对于w位的补码B2T来说，其边界值Tmax与Tmin分别为：

Tmax = B2T ([01···1]) = 2^(w-1) - 1

Tmin = B2T ([10···0]) = -2^(w-1)

即有：~Tmax = Tmin

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整数运算

我们先以表格的形式，宏观介绍C语言中的位级运算、逻辑运算和移位运算。

运算种类 运算符 主要说明 位级运算 |, &, ~, ^ 对应于布尔运算中的OR, AND, NOT, EXCLUSIVE-OR 逻辑运算 ||, &&, ! 对应于命题逻辑中的OR, AND, NOT 移位运算 <<, >> 分为左移与右移，右移运算包括逻辑右移与算数右移

!与~有什么区别？

注意：逻辑运算很容易和位级运算相混淆，但是它们的功能是完全不同的。

• 逻辑运算中认为所有非零的参数都表示TRUE，而参数0表示FALSE.

• 逻辑运算的结果为一个布尔值，而位级运算的结果依然为一个数.

• 逻辑运算的运算符常称为与、或、非，而位级运算的运算符常称为与、或、取反、异或.

因此，!是逻辑运算中的非运算符，而~是位级运算中的取反运算符。

逻辑右移与算术右移

我们先来看左移运算<<.

对操作数x执行x<<k运算，即x向左移动k位。此运算会丢弃最高的k位，并在右端补k个0.

相应而言的右移运算>>.

对操作数x执行x>>k运算，即x向右移动k位。此运算会丢弃最低的k位，那么在左端需要补充的k个位是什么呢？

若执行逻辑右移，则补充k个0，这类似于左移运算.

若执行算术右移，则补充k个最高有效位的值。

且几乎所有的编译器／机器组合都对有符号数使用算术右移，对无符号数采用逻辑右移。

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运算特性

我们通过完成这下面这10个函数，来体会补码的整数运算特性。

/*  * bitAnd - x&y using only ~ and |  *   Example: bitAnd(6, 5) = 4 *   Legal ops: ~ | *   Max ops: 8 *   Rating: 1 */int bitAnd(int x, int y) {    return ;}/*  * bitOr - x|y using only ~ and &  *   Example: bitOr(6, 5) = 7 *   Legal ops: ~ & *   Max ops: 8 *   Rating: 1 */int bitOr(int x, int y) {    return ;}/* * isZero - returns 1 if x == 0, and 0 otherwise  *   Examples: isZero(5) = 0, isZero(0) = 1 *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 2 *   Rating: 1 */int isZero(int x) {    return ;}/*  * minusOne - return a value of -1  *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 2 *   Rating: 1 */int minusOne(void) {    return ;}/*  * TMax - return maximum two's complement integer  *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 4 *   Rating: 1 */int tmax(void) {    return ;}/*  * bitXor - x^y using only ~ and &  *   Example: bitXor(4, 5) = 1 *   Legal ops: ~ & *   Max ops: 14 *   Rating: 2 */int bitXor(int x, int y) {    return ;}/*  * getByte - Extract byte n from word x *   Bytes numbered from 0 (LSB) to 3 (MSB) *   Examples: getByte(0x12345678,1) = 0x56 *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 6 *   Rating: 2 */int getByte(int x, int n) {    return ;}/*  * isEqual - return 1 if x == y, and 0 otherwise  *   Examples: isEqual(5,5) = 1, isEqual(4,5) = 0 *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 5 *   Rating: 2 */int isEqual(int x, int y) {    return );}/*  * negate - return -x  *   Example: negate(1) = -1. *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 5 *   Rating: 2 */int negate(int x) {    return ;}/*  * isPositive - return 1 if x > 0, return 0 otherwise  *   Example: isPositive(-1) = 0. *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 8 *   Rating: 3 */int isPositive(int x) {    return ;}

下面则分模块讨论：每个函数所代表的补码的整数运算特性。

逻辑运算与位级运算

这两个函数要分别实现位级运算中的与和或操作。

由于二进制表示的数位只有0与1，所以我们在思考位级运算的时候，可以借助逻辑运算／命题逻辑中的一些重要定律，即：把位级运算中的0想象成逻辑运算中的FALSE，把1想象成TRUE.

在命题逻辑中，有重要的德摩根律：

对命题p、q，有：

（1）p ∧ q ↔ ﹁(﹁p ∨ ﹁q)
（2）p ∨ q ↔ ﹁(﹁p ∧ ﹁q)

相应地，可以很快地推导出位级运算中的与和或操作。

/*  * bitAnd - x&y using only ~ and |  *   Example: bitAnd(6, 5) = 4 *   Legal ops: ~ | *   Max ops: 8 *   Rating: 1 */int bitAnd(int x, int y) {    return ~(~x | ~y);}/*  * bitOr - x|y using only ~ and &  *   Example: bitOr(6, 5) = 7 *   Legal ops: ~ & *   Max ops: 8 *   Rating: 1 */int bitOr(int x, int y) {    return ~(~x & ~y);}

那么对于异或操作，命题逻辑中又是怎么定义的呢？

对命题p、q，有：
p ⊕ q ↔ (﹁p ∧ q) ∨ (p ∧ ﹁q)

故相应的：

/*  * bitXor - x^y using only ~ and &  *   Example: bitXor(4, 5) = 1 *   Legal ops: ~ & *   Max ops: 14 *   Rating: 2 */int bitXor(int x, int y) {    return (x & ~y) | (~x & y);}

异或的用途

从上面关于异或的定义中我们也可以看到：

p ⊕ q ↔ (﹁p ∧ q) ∨ (p ∧ ﹁q)

即：只有当p和q取值不同时，p ⊕ q 才为1（TRUE）.

那么同样地，在位级运算中，我们可以通过异或的这一性质，用来判断两个数值是否相等。

/* * isZero - returns 1 if x == 0, and 0 otherwise  *   Examples: isZero(5) = 0, isZero(0) = 1 *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 2 *   Rating: 1 */int isZero(int x) {    return !(x^0);}/*  * isEqual - return 1 if x == y, and 0 otherwise  *   Examples: isEqual(5,5) = 1, isEqual(4,5) = 0 *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 5 *   Rating: 2 */int isEqual(int x, int y) {    return !(x^y);}

需要注意的是：这里的!不能改为～，因为这个函数所做的是一个逻辑运算：判断某个数是不是 0（或x与y是不是相等）.（从函数的名字isZero、isEqual就可以看的出来：最外层进行的必须是一个逻辑运算）

特别的数：-1

在最上方的时候我们已经提过了补码中的一个重要定理：

B2T ([11···1]) = -1

那么如何取到[11···1]呢，很简单，因为数0可以表示为[00···0]，所以对0进行按位取反操作即可。

/*  * minusOne - return a value of -1  *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 2 *   Rating: 1 */int minusOne(void) {    return ~0;}

特别的数：0

我们来看isPositive函数：判断一个数是否为正，对正数，返回值为1；对非正数，返回值为0.

根据补码的定义，我们很容易知道：最高有效位为1的数是负数。

那么最高有效位是0的数是正数吗？

不然，因为对于0来说，它的每一位都是0.

“数x最高有效位是否为1”很好判断：让x的最高有效位先跑到最右边，也就是x>>31，然后在与1按位取或，若最终结果为1，说明最高有效位就是1.

所以isPositive函数需要满足两个命题：

（1）x的最高有效位是0，即((x>>31) & 1) == 0
（2）x不是0，即x != 0

即：函数的返回值为：(((x>>31) & 1) == 0) && x（记为式*），由于具有运算符号的限制，我们还要对它继续进行转化。

对于((x>>31) & 1) == 0来说，由于(x>>31) & 1的结果只有1位，所以这个逻辑运算可以表达成：!((x>>31) & 1).

那么式*就变为了：!((x>>31) & 1) && x，由于命题!((x>>31) & 1)的值是0或1，命题x的值也是0或1，所以逻辑运算符&&可退化为：两个只有一个数位的数值的按位取与运算。

/*  * isPositive - return 1 if x > 0, return 0 otherwise  *   Example: isPositive(-1) = 0. *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 8 *   Rating: 3 */int isPositive(int x) {    return (!((x>>31) & 1)) & x;}

边界值：Tmax与Tmin

由补码的定义我们可以知道：

对于w位的补码B2T来说，其边界值Tmax与Tmin分别为：

Tmax = B2T ([01···1]) = 2^(w-1) - 1

Tmin = B2T ([10···0]) = -2^(w-1)

即有：~Tmax = Tmin

那么我们需要得到Tmin，即[10···0]呢？

只需要[10···0] = 1<<31即可，再对其按位取反，便得到了Tmax.

/*  * TMax - return maximum two's complement integer  *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 4 *   Rating: 1 */int tmax(void) {    return ~(1<<31);}

移位运算的潜在含义

下面我们来看getByte函数：

/*  * getByte - Extract byte n from word x *   Bytes numbered from 0 (LSB) to 3 (MSB) *   Examples: getByte(0x12345678,1) = 0x56 *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 6 *   Rating: 2 */int getByte(int x, int n) {    return ;}

其中，LSB（Least Significant Bit）是“最低有效位”，MSB（Most Significant Bit）是“最高有效位”。

举个例子：对于十六进制数0x12345678，其二进制表示为[0001 0010 ··· 1000]，其最低有效位是排列在最右那个0，而最高有效位是排列在最左边的那个0.

因此，这个函数想要表达的意思就是说：n的值从0到3，且0代表最低有效位（可以理解为排在最右边的那个字节，也就是0x78），3代表最高有效位（可以理解为排在最左边的那个字节，也就是0x12），同理：1代表的就是0x56.

那么我们该如何实现这个函数的功能呢？

我们可以把这个问题分三个步骤考虑：

1. 通过n的值，我们就得到了其所代表的两个数位（比如：当n为1时，我们就得到，这两个数位是5 6；当n为2时，这两个数位就是3 4）

2. 我们又知道，最终得到的这两个数位，其实是在“最右边”的。依然拿n为1来举例子，我们在第一步得到了5 6，但我们得把这两个数放在最右边啊，否则不就成了0x5600吗，它一点都不等于0x56，即0x0056.

3. 第三步，我们把这两个数位放到最右边以后，还得保证它的左侧全部是0。这要怎么做呢——只需要让它和0x000000ff进行按位与操作即可。

这样转化了问题之后，我们的难点只剩下一个了，也就是上述过程中的第二步：我们要把这两个数位向右移动几位呢？

由于 1 byte = 8 bits，所以这个问题也很简单了：当n=1时，向右8位；当n=2时，向右16位…也就是说，我们只需要向右移动8n位就好了。

那么这个函数就很好写了：

/*  * getByte - Extract byte n from word x *   Bytes numbered from 0 (LSB) to 3 (MSB) *   Examples: getByte(0x12345678,1) = 0x56 *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 6 *   Rating: 2 */int getByte(int x, int n) {    int offset = 8 * n;    int a = x >> offset;    int b = 0x000000ff;    return a & b;}

细心的读者可能发现了，我们这个函数的实现是不符合题目要求的。题目中还有一个额外的要求，即：我们能够使用的运算符，只有! ~ & ^ | + << >>，这其中没有乘号*.

那么，8 * n又该怎么表示呢？

这个问题也很简单。我们都喜欢拿十进制来思考问题，就比如说：100 * x是多少呢？小学生都知道：在x的右边添上两个0啊！那1000 * x呢？添3个0啊！

好了，那么回到我们的二进制。2 * x是多少呢？大学生应该可以知道了：在x的右边添1个0啊！那8 * x呢？添3个0啊！

这也就是移位运算的潜在含义了，我们把x向左移k位，其实就是在说：把x * 2^k.

经过修正后的函数如下：

/*  * getByte - Extract byte n from word x *   Bytes numbered from 0 (LSB) to 3 (MSB) *   Examples: getByte(0x12345678,1) = 0x56 *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 6 *   Rating: 2 */int getByte(int x, int n) {    int offset = n << 3;    int a = x >> offset;    int b = 0x000000ff;    return a & b;}

补码中的“相反数”

/*  * negate - return -x  *   Example: negate(1) = -1. *   Legal ops: ! ~ & ^ | + << >> *   Max ops: 5 *   Rating: 2 */int negate(int x) {    return ~x+1;}

在补码中有这样一个定理：

对于数x来说，-x = ~x + 1.

我们考虑用数学归纳法来证明这个式子：

（1）考虑只有2位的补码。此时，只有[00] = 0 、[01] = 1 、[10] = -2 、[11] = -1这四个数，容易发现-x = ~x + 1.

（2）现假设此结论对于拥有k位的补码成立.

（3） 下面证明此结论对于拥有k + 1位的补码成立。

由于篇幅与表达所限，只提供证明思路如下：

• 需要利用假设（2）的条件。

• 需分别讨论：对于k + 1位的补码，当其最高有效位（即符号位）分别为0、1时的情况。

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参考资料

[1]《深入理解计算机系统》（第3版）. Randal E. Bryant, David R.O’Hallaron 著.

[2] 博客：SSD06 Exercise02 个人解答.