【C语言进阶】数据在内存中的存储
目录
1. 数据类型详细介绍
类型的意义
类型的基本归类
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
什么是大端小端？
4. 浮点型在内存中的存储解析
1. 数据类型详细介绍
首先来看一下基本的数据内置类型和他们所占存储空间的大小：
char(1) //字符数据类型
short(2) //短整型
int(4) //整形
long(4) //长整型
long long(8) //更长的整形
float(4) //单精度浮点数
double(8) //双精度浮点数类型的意义：
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。
类型的基本归类：
整形：
char
unsigned char(0 - 255)
signed char(-128 - 127)
short
unsigned short [int]
signed short [int]
int
unsigned int
signed int
long
unsigned long [int]
signed long [int]浮点数：
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 *p;
char *p;
float* p;
void* p;
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：原码、反码、补码
由于变量在创建时会在内存中开辟一个空间，而空间的大小根据不同的类型来决定的。
原码、反码、补码
计算机中的有符号整数有三种表示方法，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 三种表示方法各不相同。
原码：直接将二进制按照正负数的形式翻译成二进制就可以
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了
补码：反码+1就得到补码
整数：
1. 有符号数
- 正数：原码、反码、补码相同
- 负数：原码、反码、补码不同，要进行计算
2. 无符号数
- 原码、反码、补码相同
注：对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。
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。
3. 大小端字节序介绍及判断
什么是大端小端？
- 大端字节序（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；
- 小端字节序（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。
eg.
二进制：0001 0001 0010 0010 0011 0011 0100 0100
十六进制：0 × 11223344
此时的44为低位，11位高位 左边为低地址，右边为高地址
大端存储：11 22 33 44 //44是低位，存储在高地址，11是高位，存储在低地址
小端存储：44 33 22 11 //44是低位，存储在低地址，11是高位，存储在高地址笔试题：请简述大端字节序和小端字节序的概念，设计一个小程序来判断当前机器的字节序。
#include
// int check_system()
// {
// int a = 1;
// char *p = (char*)&a;
// //返回1，小端
// //返回2，大端
// return *p;
// }
int check_system()
{
int a = 1;
return *(char*)&a;
}
int main()
{
//写一段代码告诉我们当前机器的字节序是什么
//返回1，小端
//返回0，大端
int ret = check_system();
if(ret = 1)
printf("小端\n");
else
printf("大端\n");
return 0;
} 4. 浮点型在内存中的存储解析
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
浮点数存储的例子：
int main()
{
int n = 9;
float *pFloat = (float *)&n;
printf("n的值为：%d\n",n);
printf("*pFloat的值为：%f\n",*pFloat);
*pFloat = 9.0;
printf("num的值为：%d\n",n);
printf("*pFloat的值为：%f\n",*pFloat);
return 0;
}输出的结果是什么呢？
由此我们可以得出，整型和浮点型在内存中的存取是不一样的。但是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？
此时我们应需要搞懂浮点数在计算机内部的表示方法。
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。
看不懂？我们来举个例子：
9.0
= 1001.0
= (-1)^0 * 1.001 * 2^3
(-1)^s * M * 2^E
s - 0
M - 1.001
E - 3
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。
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。
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0~255；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 00000000000000000000000E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）；