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前言
因为学校里教计算机系统基础的老师属实垃圾，几堂课下来讲的不明不白，所以特自己总结该部分内容。
一、计算机中整数的表示
1.原码
原码的表示十分简单，由一位符号位和几位数值位表示，符号位为1表示负数，0则为正数。
2.移码
所谓移码，就是将原本表示的数值加上一个偏置常数所得的数，通常是加上编码位数的最高位，即2^(n-1) 或 2^(n-1)-1，移码表示的好处就是能将负数转变为正数，从而避免了0表示不唯一且可以较好的比较两数的大小。
3.反码
反码就是将原本是负数的原码除符号位以外全部取反，如下图：
反码因为优点不明显，所以不常用。
4.补码
补码就是模减去负数的绝对值，在二进制中表现为各位取反末位加1，由于两数的相减可以用被减数加上减数的补码来代替，所以补码的优势十分明显。
由图可知，1+n位的二进制数中，可表示的最大正数为2^n-1，而最大负数则为- 2 ^n。
由于补码表示的溢出，这里可能有点不太明白，但其实补码的符号位，即模位是原补码的位数加一，可以用变形补码做一个比较好的李姐，如下图所示：
二、计算机中定点数的表示
计算机中定点数的表示如同整数的表示格式基本一致，无非就是中间多了个小数点罢了，现给出1+15位纯小数各个表示方式的最大值和最小值：
可以看到，补码和反码表示的最小值竟然是相同的，这时就可以用变形补码来解释：
这样是不是就清楚万分了捏。
特别注意的是，补码表示的最小数是因为溢出所以才要用变形补码表示，在计算时，各位取反末位加一要把假的符号位算作数值才能取得真值。
三、计算机中浮点数的表示
明白了前面的定点数和整数的表示了以后，浮点数的表示就要好理解多了。
浮点数是由符号位，阶码和尾数表示的，为了比较数值的大小，阶码通常用移码来表示。
1. IEEE754标准下浮点数的表示
浮点数表示的范围（非IEEE754标准）：
若有基数或底数的概念，其通常为2/4/8/16，对浮点数的表示无影响。
为了统一浮点数表示规范，推出IEEE754标准：
IEEE754标准规定阶码的偏置常数为32位下127,64位下1023，这样规定的好处是浮点数表示的范围更大了，32位下（-127~126），64位下（-1023–1022）。而尾数中则隐含表示一位1，例如1.011111的尾数是011111+17个0。
在IEEE754标准下，阶码和尾数全0的数表示为0；
阶码全0而尾数非0的数为非规格化数；
阶码全1而尾数全0的数表示为无穷，以符号位区别正负；
阶码全1而尾数非0的数表示为NAN（Not a Number）非数，这点在JavaScript的编码中经常使用。
2. 规格化16位浮点数的表示
由E阶码（移码表示）+S符号位+M尾数（补码表示）构成，通常有ESM,SEM两种表现形式，无非就是换了个位置，其中阶码为6位，尾数为9位。
这里给出阶码6位，尾数10位（补码）的表示范围：
①最小数：111111 1 000000000，尾数为1的补码表示，阶码（63-32）= 31，结果是-2^31；
②最大负数：000000 1 011111111，尾数为2^-1 + 2^-9的补码表示，阶码为-32，结果是-( 2^-1 + 2^-9 ) * 2^-32;
③最小正数：000000 0 100000000，尾数为2^-1，阶码为-32，结果为2 ^-1 *2^-32;
④最大数：111111 0 111111111，尾数为1-2^-9，阶码为31，结果为（1-2 ^-9）2 ^31。
总结
大致把值得注意的内容梳理了一遍，如有错误欢迎指出，以上。