输出整数的每一位



#include <stdio.h>
#include <math.h>

int main()
{
  int i = 0;
  int y = 0;
  int j = 0;
  int z = 0;
  int x = 0;
  scanf("%d",&i);
  j = i;
  //计算整数的位数
  while(j)
  {
      j = j/10;
      y++;
  }
  printf("这个数有%d位\n",y);
  //输出每个位数上的数
  for(x=0; x<y; y--)
  {
      z = i/(int)(pow(10,(y-1)));
      i = i%(int)(pow(10,(y-1)));
      printf("%d ",z);
  }
  return 0;
}

两个int整数二进制表中，有多少个bit位不同？



#include <stdio.h>

int main()
{
  int x = 0;
  int y = 0;
  int i = 0;
  int j = 0;
  int count = 0;
  scanf("%d,%d",&x,&y);
  i = (sizeof((x>y)?x:y))*8;  //计算较大值所占用的bit位
  printf("两个数中较大的数字有%d个bit位\n",i);
  for(j=0; j<i; j++)          //用i来控制最大循环次数
  {
    //两个数都与1“与”运算得到两个数的最低位并比较
    if((x&1) != (y&1))  
    {
      count++;  //不同则累计一次
    }
    //两个数都向右右移一位
    x = x>>1;
    y = y>>1;
  }
  printf("有%d个位不同\n",count);
  return 0;
}

（本文为原创，版权归作者所有）
变量的基本类型里包含了整数和小数，它们是如何由一组0和1来表示的呢？
在数学的世界里，实数可以涵盖一个数轴上所有的点，它应该可以表示我们在日常生活中碰到的大部分的数。实数分为有理数和无理数，有理数可以表示为两个整数相除，如p/q的形式，整数也是有理数；不能表示为p/q形式的数为无理数，比如圆周率π或者√2 。任何一个实数都可以用小数来表示，有的数可以表达为有限位数的小数，比如整数，小数部分为0，又比如1/4，小数表示为0.25；大部分实数则无法使用有限位的小数来表示，它们通常是无限循环或者不循环小数。但是在实际的数值计算中，由于物理上的限制，我们需要将这些实数近似为有限位数的数，近似数的位数则代表了这种近似的程度。比如π，如果表示为3.14，则它的有效位数为3位，如果表示为3.1415926，它的有效位数为8位，有效位数越大，近似程度也越高。
在计算机的世界里，一切的数都是二进制的。数的二进制表达常见的有两种方式：定点数和浮点数。
在不考虑符号的情况下，定点数类似于10进制中表示小数的方法，每一位代表2的n次幂，其中n是数位相对于小数点的位置。小数点左侧代表数的整数部分，小数点右侧代表数的纯小数部分，小数点左侧的第一位为0位。如下图所示定点数，它的数值为1*2^3+0*2^2+0*2^1+1*2^0+0*2^(－1)+1*2^(－2) = 9.25。
但是如何表示小数点的位置呢？显然我们没有办法用某一位来标记小数点的位置，一个32位的二进制小数的小数点位置有33种可能，那么至少需要5-6位才能表示，这显然是对内存的很大的浪费。稍后介绍的浮点数会采用其它的方式来标记浮点数中小数点的位置。事实上定点数的小数点位置是事先约定好的，位置是固定的，这也是称之为定点数的原因。整数就是一种最常见的定点数，它的小数点位固定在最后一位之后，也就是没有小数部分。如何约定定点数小数点的位置取决于语言或者程序的具体实现。
如果考虑到符号，那么事情就会变得复杂一些，因为我们需要用指定位置的1位数来表示正数或者负数。定点数利用最高位来表示符号，0代表正数，1代表负数。但并不是增加了1位就能解决问题，我们还要考虑硬件实现的复杂度。实际上，带符号的定点数可以有以下几种表示方式：
·  原码：正数和负数的区别只在符号位，数值部分是相同的
例如：
+7的原码：0000 0111
-7的原码：1000 0111
+0的原码：0000 0000
-0的原码：1000 0000
·  反码：正数的反码与原码相同，负数的反码，符号位为1，数值部分按位取反
例如：
+7的反码：0000 0111
-7的反码：1111 1000
+0的反码：0000 0000
-0的反码：1111 1111
·  补码：正数的补码与原码相同，负数的补码是负数的反码加1
例如：
+7的补码：0000 0111
-7的补码：1111 1001
+0的补码：0000 0000
-0的补码：0000 0000
可以看出，只有在补码的情况下，+0和-0的表示是一致的；此外使用补码进行加减运算时符号位可以和数值位统一处理，无符号数和有符号数的运算也是统一的，硬件可以不用关心符号位，只是按位进行加减运算即可，运算结果是有符号还是无符号数是由语言层面来负责解释的。有兴趣的读者可以试着用补码做一些运算，来验证以上的结论。
我们再从数学的角度探讨一下补码。考虑一个8位的二进制数，它表示数的范围是0-255，超出范围的数最终也只是保留在0-255之内，因此8位二进制数可以看作是一个数的模256表示。我们再来看一下-7的补码，根据定义，它是-7的反码加1，-7的反码是将+7按位取反，也可以写作255-7，因此-7的补码就是255-7+1，即-7+256。从模256的角度来看，a和a+256是等价的，-7和-7+256也是等价的，而 -7+256正是-7的补码，所以-7和-7的补码在数学上（模256）是等价的。当1111 1001（-7的补码）表示一个有符号数时，它被解释为-7，而当它表示一个无符号数时，它就被解释为-7+256=249，有符号数和无符号数就这样被统一了起来。
综上，无论是从硬件复杂度，还是从运算逻辑的简洁性来看，使用补码来表示有符号数是非常合理的选择。有符号定点数在计算机里通常是以补码的形式存储的。
定点数除了可以表示整数外也可以用来表示小数，但是必须事先约定小数点的位置，它的整数部分和小数部分的位数是固定的。受到字长的限制，定点数能表示的数的范围是有限的，表示数的数量也是有限的，比如32位定点数，它可以表示2^32那么多小数，但是考虑到小数的范围和密度，这实在是无法满足一般的计算要求。而将整数和小数的位数固定分配，也大大降低了有限的位资源的使用效率。采用浮点数可以解决定点数带来的部分问题。
浮点数是数的另一种表现形式，顾名思义，浮点数的小数点位置并不固定。我们讨论一下基于10进制的浮点数，比如：0.12345，1.2345，12.345，123.45，它们的浮点表示方式为：
·  0.12345 ＝ 1.2345 x 10^－1
·  1.2345 = 1.2345 x 10^0
·  12.345 = 1.2345 x 10^1
·  123.45 = 1.2345 x 10^2
这其实就是我们数学中的科学计数法，其中，1.2345是有效数（Significand），又被称为尾数（Mantissa），10是基数（Base），而-1，0，1，2则是指数或者阶码（Exponent）。由此看出这几个数的浮点数表示除了阶码不同，其他部分是一致的，阶码实际上决定了浮点数小数点的位置。
我们来看一下浮点数在计算机中的二进制表示方式，这也是在IEEE 754标准里规定的格式，以32位单精度浮点数为例：
SEEEEEEE EMMMMMMM MMMMMMMM MMMMMMMM
其中S代表符号位，0表示最后的结果为正数，1表示最后的结果为负数。E代表阶码，是一个有符号的整数，共8位，采用的是移码编码（后面会介绍为什么使用移码）。M代表尾数，是一个无符号的定点纯小数，共23位，小数点前面还省略了一个1，省略的二进制1可以节省宝贵的1位数，从而增加浮点数的有效位，因此尾数的形式为1.MMM…（形如1.MMM…的二进制小数被称为规格化小数）。二进制小数的基数为2，不在浮点数里表示。所以上面的浮点数最后的数值为：
+1.M x 2^E或者-1.M x 2^E
这里的阶码E是8位，如果是无符号数可以表示的范围是1到254，其中0和255具有特殊的含义。为了使E可以取负值，采用移码，它实际代表的数值需要在无符号数的基础上减去一个固定的偏移量127，所以阶码E的实际范围为-126到+127。为什么要采用移码而不是直接使用补码呢？如果采用补码，考虑浮点数全0的情形，阶码的值为0，代表2^0＝1，尾数全0代表的是1.0，按照上面的公式，全0的浮点数的值为1。我们竟然没有办法来表示0这个数（如果让阶码为-128，我们可以表示很小的浮点数，但依然无法表示0），这显然无法让人接受。于是IEEE 754将阶码E的0和255做特殊处理，其它的值经过移码可以表示-126到+127，具体规定如下（设浮点数数值为N，不考虑符号位）：
·  若E=0，M=0，则N=0
·  若E=0，M!=0，则N=0.M x 2^-126 （0.M为非规格化的小数，可以表示更小的小数）
·  若1<=E<=254，则N=1.M x 2^(E-127) (1.M为规格化的小数)
·  若E=255，M!=0，则N=NaN（Not a Number，代表非数值）
·  若E=255，M=0，则N＝∝ （无穷大）
因此，IEEE 754标准使浮点数的0有了精确表示，同时也明确的表示了无穷大。IEEE 754标准还规定了64位双精度浮点数的格式，它包含1位符号，11位阶码和52位尾数。
浮点数的精度完全取决于尾数即有效数有多少位，而阶码则决定了小数点的位置。32位单精度浮点数的尾数为23位，它的精度可以达到10进制的6到7位；64位双精度浮点数的尾数为52位，它的精度可以达到10进制的15到16位。需要注意的是，这里的精度不代表小数点后的位数，而是指有效位数，是从第一个非0的数开始计算的。所以浮点数不仅无法精确表达一个小数，也无法精确表达一个大的整数。仅就表示整数而言，尽管浮点数可以表示比定点整数更大的范围（例如32位浮点数可以表示2^127的大数），但它损失的是精确程度。
其实，无论是32位浮点数还是32位定点整数，它们能够表达的数的个数是一样的，都是2^32个。在不增加位数的情况下，我们无法期待数的表示方法可以即扩大数的表示范围，又能提高数的精确程度。定点整数可以精确地表示整数，浮点数可以灵活近似地表示小数，这就很好了。
浮点数的算数运算比定点数要复杂得多。比如做浮点数的加减法需要5步：
·  0操作数的检查：如果有0参与运算，就不必做下面的运算了，可以节省运算时间。
·  比较阶码大小并完成对阶：指数的加减法运算要在阶码相等的情况下进行，所以要先将两个数的阶码对齐，可以通过移动尾数的小数点来完成对阶。
·  尾数进行加或减的定点运算：这里的尾数是经过对阶调整后的尾数。
·  结果规格化：尾数要表示为1.M的形式，同时也要调整阶码。
·  舍入和溢出处理：尾数要进行舍入处理，阶码要进行溢出处理。以32位浮点数为例，阶码超过+127，则浮点数向上溢出，变为正无穷大；阶码小于-126，则浮点数向下溢出，变为0。
由此可见，浮点运算效率比定点运算要低得多。在有些计算机系统里会有专门的硬件（协处理器）来做浮点运算，如果没有相应的硬件，那么就只能靠软件来进行浮点运算了。因此在资源有限的嵌入式应用里，程序员都应该避免使用大量的浮点运算。
C语言（1）- 变量和类型： 
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C语言（2）- 定点数和浮点数：
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C语言（3）- 运算符与表达式：
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C语言（4）- 控制流：跳转、条件和循环：
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C语言（5）- 内存模型与作用域：
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C语言（6）- 函数调用和栈：
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C语言（7）- 递归：
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求两个数二进制中不同位的个数

问题描述：

    两个int（32位）整数m和n的二进制表达中，有多少个位(bit)不同。

    输入例子：1999 2299

    输出例子:7

编程思路：

1.首先先将 m 和 n 进行按位异或(相同位上为0，不同位上或)，按位异或后m和n相同的二进制比特位清零，不同的二进制比特位为1；  

2.统计异或完成后结果（重新定义的temp）的二进制比特位中有多少个1即可(采用按位与)。

代码如下：
#include<stdio.h>

int cala_diff_bit(int m, int n)//指针变量做函数参数

{

int tmp = m ^ n;

int count = 0;

while (tmp)

{

tmp = tmp & (tmp - 1);

count++;

}

return count;

}

int main()

{

int m, n;

printf(“请输入两个数字： “);

scanf(”%d %d”, &m, &n);

int ret = calc_diff_bit(m, n);

printf(“ret=%d\n”, ret);

return 0;

}

_

结束啦，路过的记得点个赞呦！

编程实现：两个int（32位）整数m和n的二进制表达中，有多少个位(bit)不同？
输入例子:
1999 2299
输出例子:7
/*
思路：
1. 先将 m 和 n 进行按位异或，此时m和n相同的二进制比特位清零，不同的二进制比特位为1
2. 统计异或完成后结果的二进制比特位中有多少个1即可
*/
#include <stdio.h>
int calc_diff_bit(int m, int n)
{
	int tmp = m^n;
	int count = 0;
	while(tmp)
	{
		tmp = tmp&(tmp-1);
		count++;
	}
	return count;
}


int main()
{
 int m,n;
 while(1)
 {
     scanf("%d %d", &m, &n) == 2;
     printf("%d\n", calc_diff_bit(m, n));
 }
 return 0;
}