本文关键词
整数，位移运算，浮点数，信息存储。
在计算机的数值表示中，有两种形式比较重要，一种是整数，一种是浮点数。
计算器用这些数字进行算术运算。
首先谈一下整数，整数分为无符号数，有符号数。
无符号数顾名思义只有0和正数。而有符号数则是第一位用来表示符号，所以相同字节下范围就比无符号数小。
C语言支持无符号数和符号数。而Java只支持有符号数，并且用补码进行表示。
那什么是补码呢？
首先在计算机中，机器存储数据的编码方式可以分为原码，补码，反码三种。
一般我们程序中都用补码来表示数值，因为补码的第一位用来表示符号。
计算机通过这三种码进行二进制的计算。
在二进制中除了加减法，还有一种陌生有熟悉的操作，叫做位移运算。
我们为什么要进行位移运算？
用肯定是有用的。
举个例子，在运算中特别是乘法和除法效率特别慢，对此编译器使用移位和加法运算组合来代替，会使效率变高。
其他还有很多场景。 可以参考 https://www.zhihu.com/question/38051371
说到位移，再谈一谈算术右移和逻辑右移。
汇编语言中的逻辑右移(LSR)是将各位依次右移指定位数，然后在左侧补0，算术右移(ASR)是将各位依次右移指定位数，然后在左侧用原符号位补齐。
在Java中对右移有明确的规定，x>>k表示x算术右移k个位置，而x>>>k会对x做逻辑右移。
无符号数和有符号数进行运算时会先转化成无符号数进行运算，所以有时候会造成一些溢出或者数值似乎看起来不合理的情况。
然后浮点数也存在计算不精确的问题，所以在数据库保存小数时，推荐使用Decimal，而不是使用float和double，因为他们俩在存储时存在精度损失的问题。而如果像银行这种要求十分精确的金融数额，可以用最小单位分来进行保存。
而关于浮点数，我们了解他的运算规则，就可以知道为什么有时候计算结果与期望值不一样。
以单精度为来例，它有32位，由符号位（即正负） + 阶码位（即指数） + 尾数位（有效数字）组成。
浮点数计算时，需要通过对阶，尾数求和规格化三步操作后，再将操作后的这三位组合起来得到计算结果。
再谈一谈计算机的信息存储。
计算机系统中的一个基本概念，从机器的角度来说，程序仅仅只是字节序列。
那么字节序列如何存储呢？
存储自然是存储在内存地址上。
而存储又有两种存储顺序。
一种是大端法，即在内存中，按照最高有效字节到最低有效字节的顺序存储。
一种是小端法，即在内存中，按照相反的方法进行顺序存储。
大多数Intel兼容机都只使用小端模式，而IBM和Oracle的大多数机器使用大端法，但是他们制造的个人计算机使用Intel兼容的处理器，使用小端法。
参考资料
《码出高效》第一章
