深度分析数据在内存中的存储形式

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一、数据的基本类型介绍

char//字符数据类型
short//短整型
int//整形
long//长整型
long long   //更长的整形
float//单精度浮点数
double//双精度浮点数

二、整型在内存中的存储形式

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 a = 20;
int b = -10;

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：

1.原码、反码、补码

计算机中的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”，而数值位负整数的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。
正数的原、反、补码都相同。
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。

int a = 20;
int b = -10;
int* p = &a;
int* q = &b;

在这组数据中，会发现数据的存储顺序是倒着的
这是又为什么？

2.大小端介绍

什么大端小端：
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。

百度2015年系统工程师笔试题：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。（10分）

//代码1
#include 
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;
     }
     //代码2
     int check_sys()
     {    
     union   
      {
         int i;
         char c;
       }un;    
       un.i = 1;   
       return un.c;
       }

3.浮点型在内存中的存储

常见的浮点数：
3.141591
E10
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

浮点数存储规则
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. (-1)^S * M * 2^E
2. (-1)^s 表示符号位，当s=0，V为正数；当s=1，V为负数
3. M表示有效数字，大于等于1，小于2
4. 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。

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 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。