【大前端 nodejs】计算机组成原理的面试题

站长

2023年07月24日 07:14 · 阅读数 15

前言

以下题目是有60%是我以前面试前端真的遇到的面试题。例如，成都的字节，阿里，北京的阿里，腾讯还有一些中小公司。

感谢star,是我完善文档的动力

补码是计算机中用来表示负数的一种方法。在计算机中，所有的数据都是以二进制的形式存储的，而补码就是一种将负数转化为二进制的方法。

在补码中，最高位表示符号位，0表示正数，1表示负数。对于一个n位的二进制数，其补码就是将其对应的正数的二进制表示取反（0变1，1变0），然后再加1。例如，对于一个8位的二进制数，其补码就是将其对应的正数的二进制表示取反，然后再加1。

举例：在JavaScript中，可以使用按位非(~)运算符来实现取反操作，使用按位与(&)运算符来实现加1操作。以下是一个实现减法运算的例子：

function subtract(a, b) {
  b = ~b + 1;
  return a + b;
}

一个中文字符占用多少字节跟编码密切相关，不能直接说一个中文占2个或者3个字节，比如UTF-8编码下一个中文字符占用3个字节。

Unicode是一种字符集，它定义了每个字符对应的唯一编号，但是并没有规定如何存储这些字符。编码则是将字符集中的字符转换为字节序列的方法。

在JavaScript中，通常使用UTF-16编码。

在计算机中，浮点数的表示采用的是IEEE 754标准。在这个标准中，浮点数被表示为一个符号位、一个阶码和一个尾数的组合。

其中，符号位表示正负，阶码表示指数，尾数表示小数部分。对于单精度浮点数，符号位占1位，阶码占8位，尾数占23位。对于双精度浮点数，符号位占1位，阶码占11位，尾数占52位。

在IEEE 754标准中，浮点数的表示是有限的，而0.1和0.2在二进制下是无限循环小数。

因此，它们在转换为浮点数时会被截断为一个近似值。这个近似值与0.3的近似值不相等，因此0.1 + 0.2不等于0.3。

避免方法可以使用将数字转化为字符串，然后模拟加法运算，一些库就是这样实现的，可以完全避免出现误差。（千万别说可以用乘法转换为整数做运算，也一样会有误差）

也可以使用NumberFormat API(兼容IE11),完全可以用到生产环境

const nf = new Intl.NumberFormat('en-US', { minimumFractionDigits: 1 });
const result = nf.format(0.1 + 0.2);
console.log(result); // "0.3"

例如：2进制101.1如何转化为10进制。（有些同学觉得可以用parseInt('101.1', 2)，这个是不行的，因为parseInt返回整数）转化方法如下（按权相加法）：

2进制的 101.1 = 1 x 22 + 0 x 21  + 1 x 20 + 1 x 2-1

规律就是二进制的每个数去乘以2的相应次方,注意小数点后是乘以它的负相应次方。

例如：把89化为二进制的数

89÷2=44 余1
44÷2=22 余0
22÷2=11 余0
11÷2=5 余1
5÷2=2 余1
2÷2=1 余0
1÷2=0 余1

然后把余数由下往上排序 1011001 这样就把89化为二进制的数了

我们还是以2进制为例，方式是采用“乘2取整，顺序排列”法。具体做法是：

所以n进制是一个道理我们具体举一个例子如: 十进制 0.25 转为二进制

0.25 * 2 = 0.5 取出整数部分：0
0.5 * 2 = 1.0 取出整数部分1

即十进制0.25的二进制为 0.01 ( 第一次所得到为最高位,最后一次得到为最低位)

CPU和GPU的区别在于，CPU是一种通用处理器，适用于各种计算任务，而GPU则是一种专用处理器，适用于并行计算任务，例如图形渲染。

GPU具有大量的计算核心和高速内存，可以同时执行大量的计算任务，因此在处理大规模数据和并行计算任务时，GPU比CPU更快更高效。

前端可以利用GPU加速来提高图形渲染和计算性能。

在浏览器中，GPU加速可以通过CSS属性来开启。以下是一些常用的CSS属性，可以开启GPU加速：

I/O是指输入/输出，是计算机系统中的一种基本操作。计算机通过I/O设备与外部世界进行交互，例如读取文件、打印文档、显示图像等。

我们拿CPU通过通道控制部件来管理I/O设备举例，CPU不需要帮它安排任务，只需要简单的发出启动和停止类似的命令，通道部件就会自动的安排相应的I/O设备工作。简单流程如下：