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計(jì)算機(jī)為什么要從0開始計(jì)數(shù)?

開發(fā) 前端
眾所周知,計(jì)算機(jī)是從0開始計(jì)數(shù),而不是我們平時(shí)常用的從1開始計(jì)數(shù),但你有想過(guò)為什么嗎?

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大家好,我是程序喵!

眾所周知,計(jì)算機(jī)是從0開始計(jì)數(shù),而不是我們平時(shí)常用的從1開始計(jì)數(shù),但你有想過(guò)為什么嗎?

其實(shí)不是計(jì)算機(jī)從0開始計(jì)數(shù)而是多數(shù)編程語(yǔ)言中的數(shù)組都使用0作為起始下標(biāo),又是為什么呢?

這個(gè)問題超綱了,程序喵不會(huì),但是本著對(duì)科學(xué)的敬畏之心,經(jīng)過(guò)大量的搜索查證,我終于找到了答案。

故事還要從一位真正的大佬艾茲格·迪科斯徹(Dijkstra)講起,

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艾茲格·W·迪科斯徹Dijkstra

結(jié)構(gòu)程序設(shè)計(jì)之父

提出“goto有害論”;

提出信號(hào)量和PV原語(yǔ);

解決了“哲學(xué)家聚餐”問題;

Dijkstra最短路徑算法和銀行家算法的創(chuàng)造者;

THE操作系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者和開發(fā)者;

第一個(gè)Algol 60編譯器的設(shè)計(jì)者和實(shí)現(xiàn)者;

與D. E. Knuth并稱為我們這個(gè)時(shí)代最偉大的計(jì)算機(jī)科學(xué)家的人。

這里貼出我翻譯后的大佬語(yǔ)錄:為了表示自然數(shù)1,2,3,4...14...的子序列,一般有四種序列的表示方法:

a) 2 ≤ i < 13

b) 1 < i ≤ 12

c) 2 ≤ i ≤ 12

d) 1 < i < 13

以上的幾種表達(dá)方式里,有哪一種比其他的好嗎?

是的,a和b有較為明顯的優(yōu)點(diǎn):他們上下界數(shù)值之間的差值就是這個(gè)序列的長(zhǎng)度。在任何一種表示中,兩個(gè)子序列相鄰,最好是其中一個(gè)的上界等于另外一個(gè)的下界,但這還不能抉擇出a和b方式哪種更好,繼續(xù)分析;

假設(shè)序列里要包含最小的自然數(shù),如果使用b和d這種方式,那下界就必須是個(gè)非自然數(shù),這就不太好看了,所以這里更傾向于使用a和c的方式,即使用≤方式表示下界。這里如果使用≤表示上界,那一個(gè)空的子序列表示方式也將會(huì)很丑陋,所以對(duì)于上界,大佬的結(jié)論是更喜歡使用a和d中的<方式,結(jié)合上一小段的分析,a方式最終獲勝,繼續(xù)分析;

當(dāng)需要表示一個(gè)長(zhǎng)度為N的序列時(shí),如果想通過(guò)下標(biāo)來(lái)區(qū)分其中的元素,那又來(lái)了一個(gè)棘手的問題:初始元素的下標(biāo)值應(yīng)該用多少呢,如果從1開始,那范圍變成1 ≤ i < N+1,如果從0開始,那范圍會(huì)是0 ≤ i < N,顯然后一種方式更優(yōu)雅更直觀,所以大佬最后的結(jié)論是自己更傾向于一個(gè)序列的表示最好從0開始。

大佬語(yǔ)錄總結(jié)

在進(jìn)行范圍表達(dá)的時(shí)候,使用左閉右開的方式更優(yōu)雅,他思考過(guò),在處理長(zhǎng)度為N的序列時(shí),到底第一個(gè)元素的下標(biāo)使用0更合適還是使用1更合適?他的出發(fā)點(diǎn)很簡(jiǎn)單,那就是哪種方式更優(yōu)雅。首先確定使用左閉右開的方式,當(dāng)下標(biāo)從1開始時(shí),下標(biāo)范圍為1<=i個(gè)元素的下標(biāo)。<>

難道只有優(yōu)雅這一個(gè)原因嗎?其實(shí)下標(biāo)從0開始主要的意義是表示偏移,下面舉例:

數(shù)組為什么起始下標(biāo)是0?其實(shí)數(shù)組是一種線性結(jié)構(gòu),它有一段連續(xù)的內(nèi)存空間,存儲(chǔ)一組具有相同類型的數(shù)據(jù)。

如圖,拿一個(gè)長(zhǎng)度為10的int類型數(shù)組舉例,系統(tǒng)就會(huì)為該數(shù)據(jù)分配一段連續(xù)的內(nèi)存空間,空間大小為40個(gè)字節(jié),其中內(nèi)存塊首地址base_address = 100。

數(shù)組是可以隨機(jī)訪問的,當(dāng)訪問第i個(gè)元素時(shí),需要定位第i個(gè)元素的地址,定位公式如下:

  1. 第i個(gè)元素地址=base_address + i * data_type_size 

其中data_type_size表示數(shù)組中元素類型的大小,int類型大小是4字節(jié),所以公式里data_type_size等于4。在這里,下標(biāo)可以理解為偏移,數(shù)組的首地址就是base_address,其中a[0]就是偏移為0的位置,a[i]就是偏移了i個(gè)data_type_size大小的位置,所以計(jì)算a[i]地址的公式為:

  1. a[i]地址=base_address + i * data_type_size 

這里如果數(shù)組下標(biāo)從1開始,那么a[i]地址的公式為:

  1. a[i]地址=base_address + (i - 1) * data_type_size 

兩個(gè)公式顯而易見,下標(biāo)從0開始的更加簡(jiǎn)單,后者從1開始,每次訪問數(shù)組元素都需要額外做一次減法操作,效率更低。

我們知道在Python中數(shù)組也是將0作為起始下標(biāo),對(duì)此Python之父Guido van Rossum也給出過(guò)正面回答,下面貼出他的翻譯后的語(yǔ)錄:

大佬語(yǔ)錄

關(guān)于這個(gè)問題之前就有人在Twitter上詢問過(guò)我,我給出過(guò)回答。這個(gè)問題我思考過(guò)很久:ABC語(yǔ)言是Python的祖先之一,使用的索引就是從1開始的,而另一門對(duì)Python有重要影響的C語(yǔ)言,它的索引就是從0開始。之前的幾門編程語(yǔ)言(Algol,F(xiàn)ortran, Pascal)有使用1作為起始索引的,有使用某個(gè)變量作為索引。而推動(dòng)我使用0作為起始索引的原因之一就是切片語(yǔ)法。

讓我們先來(lái)看看切片的用例,可能關(guān)于切片最常見的用法就是“取前n個(gè)元素”和“取從i開始的后n個(gè)元素”,如果在使用這兩種用法時(shí)不需要帶有+1或者-1的補(bǔ)償操作,那代碼會(huì)很優(yōu)雅。

使用基于0的索引方式,那上面兩種切片用法就會(huì)非常漂亮:a[:n]和a[i:i+n],前者是a[0:n]的縮寫。

使用基于1的索引方式,如果你想用a[:n]表示取前n個(gè)元素的意思,要么使用閉合區(qū)間切片語(yǔ)法,要么使用起始索引加切片長(zhǎng)度作為參數(shù)的方法。半開區(qū)間切片方法如果和基于1的索引方式結(jié)合起來(lái)那代碼將會(huì)變得不優(yōu)雅。而如果使用閉合區(qū)間切片語(yǔ)法的話,為了從第i位索引開始取n個(gè)元素,那就需要把表達(dá)式寫成a[i, i+n-1]。這樣看來(lái)也許使用切片起始位+長(zhǎng)度的方式在基于1的索引方法中更合適?這樣你可以寫成a[i:n],并且ABC語(yǔ)言就是這么做的,你可以寫成a@i|n這種特別的語(yǔ)法。

但是,index:length這種方式在其它情況下也適用嗎?我有點(diǎn)記不清了,但我認(rèn)為我確實(shí)是被半開區(qū)間這種優(yōu)雅的語(yǔ)法迷住啦。特別是當(dāng)兩個(gè)切片操作相鄰時(shí),第一個(gè)切片的終點(diǎn)索引是第二個(gè)切片的起始索引時(shí),這種語(yǔ)法簡(jiǎn)直太漂亮啦。例如你想要將一個(gè)字符串使用i和j分成三部分,這三部分會(huì)是a[:i],a[i:j]和a[j:],真是太漂亮啦。

這就是為什么Python使用0作為起始索引的原因。

看到這里你知道為什么很多編程語(yǔ)言都是從0開始計(jì)數(shù)了嗎?

文中如果有翻譯的不妥之處還請(qǐng)大家指正(可以私聊或在后臺(tái)發(fā)給我),十分感謝!

參考資料

https://www.cs.utexas.edu/~EWD/transcriptions/EWD08xx/EWD831.html

https://blog.csdn.net/csdnsevenn/article/details/107421466

https://docle.github.io/2018/08/26/Why-Numbering-Should-Start-At-Zero/

https://www.reddit.com/r/Python/comments/1p2za1/guido_van_rossum_why_python_uses_0based_indexing/

 

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 程序喵大人
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