温故c语言——深度剖析数据在内存中的存储

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  1. 数据类型详细介绍
  2. 整形在内存中的存储：原码、反码、补码
  3. 大小端字节序介绍及判断
  4. 浮点型在内存中的存储解析

1. 数据类型介绍

基本内置数据类型有：

                            //在内存中占用空间的大小
char     //字符数据类型      占用1个字节
short    //短整型			占用2个字节
int     //整形				占用4个字节
long     //长整型			占用4个字节
long long  //更长的整形		占用8个字节
float    //单精度浮点数		占用4个字节
double    //双精度浮点数	占用8个字节

类型的意义：

  1. 使用这个类型开辟内存空间的大小（大小决定了使用范围）。
  2. 如何看待内存空间的视角。

1.1 类型的基本归类：

整形家族：

char
unsigned char
signed char
short
unsigned short [int]
signed short [int]
int
unsigned int
signed int
long
unsigned long [int]
signed long [int]

浮点数家族：

float
double

构造类型：

> 数组类型
> 结构体类型 struct
> 枚举类型 enum
> 联合类型 union

指针类型:

int *pi;
char *pc;
float* pf;
void* pv;

空类型：

void 表示空类型（无类型）
通常应用于函数的返回类型、函数的参数、指针类型。

2. 整形在内存中的存储

一个变量的创建是要在内存中开辟空间的。空间的大小是根据不同的类型而决定的。

那接下来我们谈谈数据在所开辟内存中到底是如何存储的？

比如：

int count = 66;
int num = -36;

我们知道为 a 分配四个字节的空间。
那如何存储？
下来了解下面的概念：

2.1 原码、反码、补码

计算机中的整数有三种2进制表示方法，即原码、反码和补码。
三种表示方法均有符号位和数值位两部分，符号位都是用0表示“正”，用1表示“负”，而数值位
正数的原、反、补码都相同。
负整数的三种表示方法各不相同。

原码
直接将数值按照正负数的形式翻译成二进制就可以得到原码。

反码
将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码。

补码
反码+1就得到补码。

对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。
为什么呢？

在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储。原因在于，使用补码，可以将符号位和数值域统 一处理；
同时，加法和减法也可以统一处理（CPU只有加法器）此外，补码与原码相互转换，其运算过程 是相同的，不需要额外的硬件电路。
我们看看在内存中的存储：

在这里插入图片描述
我们可以看到对于a和b分别存储的是补码。但是我们发现顺序有点不对劲。
这是又为什么？

2.2 大小端介绍

什么是大端小端：

大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中；

小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，保存在内存的高地址中。

为什么有大端和小端：

为什么会有大小端模式之分呢？这是因为在计算机系统中，我们是以字节为单位的，每个地址单元都对应着一个字节，一个字节为8 bit。但是在C语言中除了8 bit的char之外，还有16 bit的short型，32 bit的long型（要看具体的编译器），另外，对于位数大于8位的处理器，例如16位或者32位的处理器，由于寄存器宽度大于一个字节，那么必然存在着一个如何将多个字节安排的问题。因此就导致了大端存储模式和小端存储模式。
例如：一个 16bit 的 short 型 x ，在内存中的地址为 0x0010 ， x 的值为 0x1122 ，那么 0x11 为高字节， 0x22 为低字节。对于大端模式，就将 0x11 放在低地址中，即 0x0010 中， 0x22 放在高
地址中，即 0x0011 中。小端模式，刚好相反。我们常用的 X86 结构是小端模式，而 KEIL C51 则为大端模式。很多的ARM，DSP都为小端模式。有些ARM处理器还可以由硬件来选择是大端模式还是小端模式。

我们可以用一下这段代码来判断该机器是大端还是小端：

//代码1
#include <stdio.h>
int check_sys()
{
int i = 1;
return (*(char *)&i);
}
int main()
{
int ret = check_sys();
if(ret == 1)
{
printf("小端n");
}
else
{
printf("大端n");
}
return 0;
}

我的计算机用代码运行结果如下：
在这里插入图片描述

2.3 代码练习

下面让我们来分析几段代码加深我们对整型在内存中的存储：

1.
//输出什么？
#include <stdio.h>
int main()
{
  char a= -1;
  signed char b=-1;
  unsigned char c=-1;
  printf("a=%d,b=%d,c=%d",a,b,c);
  return 0;
}

代码运行结果如下：
在这里插入图片描述
那么为什么c会最后等于255呢？是不是感觉很奇怪？
在这里插入图片描述

2.
#include <stdio.h>
int main()
{
  char a = -128;
  printf("%un",a);
  return 0;
}

运行结果：
在这里插入图片描述

//3.
#include <stdio.h>
int main()
{
	char a = 128;
	printf("%un", a);
	return 0;
}

运行结果：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3. 浮点型在内存中的存储

常见的浮点数：

3.14159
1E10
浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
浮点数表示的范围：float.h中定义

3.1 一个例子

浮点数存储的例子：

int main()
{
int n = 9;
float *pFloat = (float *)&n;
printf("n的值为：%dn",n);
printf("*pFloat的值为：%fn",*pFloat);
*pFloat = 9.0;
printf("num的值为：%dn",n);
printf("*pFloat的值为：%fn",*pFloat);
return 0;
}

输出的结果是什么呢？
在这里插入图片描述

3.2 浮点数存储规则

num 和 *pFloat 在内存中明明是同一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？
要理解这个结果，一定要搞懂浮点数在计算机内部的表示方法。
详细解读：
根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会） 754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式：

  • (-1)^S * M * 2^E

  • (-1)^S表示符号位，当S=0，V为正数 ；

  • 当S=1，V为负数，M表示有效数字，大于等于1，小于2。

  • 2^E表示指数位。

举例来说：
十进制的5.0，写成二进制是 101.0 ，相当于 1.01×2^2 。
那么，按照上面V的格式，可以得出S=0，M=1.01，E=2。
十进制的-5.0，写成二进制是 -101.0 ，相当于 -1.01×2^2 。那么，S=1，M=1.01，E=2。
IEEE 754规定：
对于32位的浮点数，最高的1位是符号位s，接着的8位是指数E，剩下的23位为有效数字M。

在这里插入图片描述
对于64位的浮点数，最高的1位是符号位S，接着的11位是指数E，剩下的52位为有效数字M。
在这里插入图片描述
IEEE 754对有效数字M和指数E，还有一些特别规定。
前面说过， 1≤M<2 ，也就是说，M可以写成 1.xxxxxx 的形式，其中xxxxxx表示小数部分。
IEEE 754规定，在计算机内部保存M时，默认这个数的第一位总是1，因此可以被舍去，只保存后面的xxxxxx部分。比如保存1.01的时候，只保存01，等到读取的时候，再把第一位的1加上去。这样做的目的，是节省1位有效数字。以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第一位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。
至于指数E，情况就比较复杂。
首先，E为一个无符号整数（unsigned int）
这意味着，如果E为8位，它的取值范围为0到255；如果E为11位，它的取值范围为0~2047。但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，存入内存时E的真实值必须再加上一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023。比如，2^10的E是10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即10001001。

然后，指数E从内存中取出还可以再分成三种情况：
E不全为0或不全为1

这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第一位的1。
比如：
0.5（1/2）的二进制形式为0.1，由于规定正数部分必须为1，即将小数点右移1位，则为1.0*2^(-1)，其阶码为-1+127=126，表示为01111110，而尾数1.0去掉整数部分为0，补齐0到23位00000000000000000000000，则其二进制表示形式为:

0 01111110 00000000000000000000000

E全为0

这时，浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023）即为真实值，
有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxxxxx的小数。这样做是为了表示±0，以及接近于0的很小的数字。

E全为1

这时，如果有效数字M全为0，表示±无穷大（正负取决于符号位s）；
好了，关于浮点数的表示规则，就说到这里。

解释前面的代码问题：
下面，让我们回到一开始的问题：为什么 0x00000009 还原成浮点数，就成了 0.000000 ？
首先，将 0x00000009 拆分，得到第一位符号位s=0，后面8位的指数 E=00000000 ，
最后23位的有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001。

9 -> 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001

由于指数E全为0，所以符合上一节的第二种情况。因此，浮点数V就写成：

V=(-1)^0 × 0.00000000000000000001001×2^(-126)=1.001×2^(-146)

显然，V是一个很小的接近于0的正数，所以用十进制小数表示就是0.000000。
再看代码的第二部分。
请问浮点数9.0，如何用二进制表示？还原成十进制又是多少？
首先，浮点数9.0等于二进制的1001.0，即1.001×2^3。

9.0 -> 1001.0 ->(-1)^01.0012^3 -> s=0, M=1.001,E=3+127=130

那么，第一位的符号位s=0，有效数字M等于001后面再加20个0，凑满23位，指数E等于3+127=130，即10000010。
所以，写成二进制形式，应该是s+E+M，即

0 10000010 001 0000 0000 0000 0000 0000

这个32位的二进制数，还原成十进制，正是 1091567616 。

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THE END
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