byte是一个字节保存的，有8个位，即8个0、1。 8位的第一个位是符号位，
也就是说0000 0001代表的是数字1 ， 1000 0001代表的就是-1
所以正数最大位0111 1111，也就是数字127。负数最大为1111 1111，也就是数字-128。
原码：以上形式就是原码
反码：一个数如果是正，则它的反码与原码相同；
一个数如果是负，则符号位为1，其余各位是对原码取反；
补码：一个数如果是正，则它的补码与原码相同；
一个数如果是负，则为反码加1
[+1] = [00000001]原 = [00000001]反 = [00000001]补
[-1] = [10000001]原 = [11111110]反 = [11111111]补
为什么要使用原码、反码、补码
因为人脑可以知道第一位是符号位, 在计算的时候我们会根据符号位, 选择对真值区域的加减. (真值的概念在本文最开头). 但是对于计算机, 加减乘数已经是最基础的运算, 要设计的尽量简单. 计算机辨别"符号位"显然会让计算机的基础电路设计变得十分复杂! 于是人们想出了将符号位也参与运算的方法. 我们知道, 根据运算法则减去一个正数等于加上一个负数, 即: 1-1 = 1 + (-1) = 0 , 所以机器可以只有加法而没有减法, 这样计算机运算的设计就更简单了.
计算十进制的表达式: 1-1=0
1 - 1 = 1 + (-1) = [00000001]原 + [10000001]原 = [10000010]原 = -2
使用原码得到的是一个错误的结果
计算十进制的表达式: 1-1=0
1 - 1 = 1 + (-1) = [0000 0001]原 + [1000 0001]原= [0000 0001]反 + [1111 1110]反 = [1111 1111]反 = [1000 0000]原 = -0
反码计算减法, 结果的真值部分是正确的. 而唯一的问题其实就出现在"0"这个特殊的数值上. 虽然人们理解上+0和-0是一样的, 但是0带符号是没有任何意义的. 而且会有[0000 0000]原和[1000 0000]原两个编码表示0.
于是补码的出现, 解决了0的符号以及两个编码的问题:
1-1 = 1 + (-1) = [0000 0001]原 + [1000 0001]原 = [0000 0001]补 + [1111 1111]补 = [0000 0000]补=[0000 0000]原
这样0用[0000 0000]表示, 而以前出现问题的-0则不存在了.而且可以用[1000 0000]表示-128:
(-1) + (-127) = [1000 0001]原 + [1111 1111]原 = [1111 1111]补 + [1000 0001]补 = [1000 0000]补
java中byte转换int时为何与0xff进行与运算
原因:
1:java的二进制采用的是补码形式
2:byte的大小为8bits而int的大小为32bits
byte b=-1;
System.out.println(Integer.toBinaryString(b));
System.out.println(Integer.toBinaryString(b & 0xff));
结果:
11111111111111111111111111111111
11111111
byte b=-1;
System.out.println(Integer.toBinaryString(b));
System.out.println(Integer.toBinaryString(b & 0xff));
结果:
11111111111111111111111111111111
11111111
Integer.toHexString的参数是int，如果不进行&0xff，那么当一个byte会转换成int时，由于int是32位，而byte只有8位这时会进行补位
