二进制有三种表示形式：原码、反码、补码。计算机内部使用补码来表示。
原码： 就是其二进制表示（最高位是符号位）
00 00 00 11 -> 3 10 00 00 11 -> -3反码： 正数的反码就是原码，负数的反码是符号位不变，其余位取反（对应正数按位取反）
00 00 00 11 -> 3 11 11 11 00 -> -3补码： 正数的补码就是原码，负数的补码是反码+1
00 00 00 11 -> 3 11 11 11 01 ->-3符号位： 最高位为符号位，0表示正数，1表示负数。在位运算中符号位也参与运算。
把num的补码中的0和1全部取反（0变为1,1变为0）有符号整数的符号位在运算中同样会取反。
00 00 01 01 ->5 ~ --- 11 11 10 10 ->-6 11 11 10 11 ->-5 ~ --- 00 00 01 00 ->4只有两个对应位都为1时才为1
00 00 01 01 -> 5 & 00 00 01 10 -> 6 --- 00 00 01 00 -> 4只要两个对应位中有一个1时就为1
00 00 01 01 ->5 | 00 00 01 10 -> 6 --- 00 00 01 11 -> 7只有两个对应位不同时才为1
00 00 01 01 -> 5 ^ 00 00 01 10 -> 6 --- 00 00 00 11 -> 3异或操作的性质：满足交换律和结合律
A: 00 00 11 00 B: 00 00 01 11 A ^ B: 00 00 10 11 B ^ A: 00 00 10 11 A ^ A: 00 00 00 00 A ^ 0: 00 00 11 00 A ^ B ^ A: = A ^ A ^ B = B = 00 00 01 11num << i 将 num 的二进制表示向左移动 i 位所得的值
00 00 10 11 -> 11 11<<3 --- 01 01 10 00 ->88num >> i 将 num 的二进制表示向右移动 i 位所得的值
00 00 10 11 -> 11 11 >> 2 --- 00 00 00 10 -> 2通过 <<，>> 快速计算 2 的倍数问题。
通过 ^ 快速交换两个整数。n <<1 -> 计算 n * 2 n >> 1 -> 计算 n / 2, 负奇数的预算不可用 n <<m -> 计算 n * (2^m), 即乘以 2 的 m 次方 n >> m -> 计算 n / (2^m), 即除以 2 的 m 次方 1 << n -> 2^n a ^= b b ^= a a ^= b通过 a & (-a) 快速获取 a 的最后为 1 位置的整数。
00 00 01 01 -> 5 & 11 11 10 11 -> -5 --- 00 00 00 01 -> 1 00 00 11 10 -> 14 & 11 11 00 10 -> -14 --- 00 00 00 10 -> 2一个数的二进制表示可以看作是一个集合（0表示不在集合中，1表示在集合中）。
比如集合{1,3,4,8}，可以表示成 01 00 01 10 10而对应的位运算也就可以看作是对集合进行的操作。
元素与集合的操作：
a | (1 << i) -> 把 i 插入到集合中 a & ~(1<< i）-> 把 i 从集合中删除 a & (1<< i) -> 判断 i 是否属于该集合 (零不属于，非零属于)
a 补 -> ~a a 交 b -> a & b a 并 b -> a | b a 差 b -> a & (-b)
注意：整数在内存中是以补码的形式存在的，输出自然也是按照补码输出。
Python 的 bin() 输出：
print(bin(3)) # 0b11 print(bin(-3)) # -0b11 print(bin(-3 & 0xffffffff)) # 0b11111111111111111111111111111101 print(bin(0xfffffffd)) # 0b11111111111111111111111111111101 print(0xfffffffd) # 4294967293此处存在颠覆认知的坑，由结果可以看出：
Python 中 bin 一个负数（十进制表示），输出的是它的原码的二进制表示加上个负号，巨坑。Python 中的整型是补码形式存储的。Python 中整型是不限制长度的不会超范围溢出所以为了获得负数（十进制表示）的补码，需要手动将其和十六进制数 0xffffffff 进行按位与操作，再交给 bin() 进行输出，得到的才是负数的补码表示。
