数据在内存中的存储

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数据类型

大小端 

判断大小端 

练习

1

 2

浮点数在内存中储存

 存M

存E

 取E

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数据类型

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]

其中signed类型和不写signed是一种类型。

char被归入整形是因为它本质储存ascii码值为二进制。

浮点型 

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。

大小端 

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。

其实可以理解为我们站队时按从低到高还是从高到低排序，每个内存单元以字节为单位，超过一个字节就会出现如何安排字节的问题，所以就有了大小端。我们也可以通过调试观察编译器的存放模式。

 用16进制我们可以看到编译器采用的是小端字节序的排列方式。

判断大小端 

要证明是大端还是小端，我们可以创建一个字节数大于1的变量(这样才有大小端)，然后对首字节进行判断即可。访问一个字节我们可以用char*。

int check_sys()
{
	int a = 1;

	if (*(char*)&a == 1)
		return 1;
	else
		return 0;
}
//int check_sys()
//{
//	int a = 1;
//	return *(char*)&a;
//}
int main()
{
	
		if(check_sys() == 1)
		printf("小端\n");
	else
		printf("大端\n");

	return 0;
}

练习

1

我们先来看看这样一段代码：

 char a = -128;
 printf("%u", a);

请问这段代码会输出什么结果呢？我们得进行补码运算得到它的二进制码

-128补码： 10000000（转化成int后截断放入char的二进制码）

以unsigned int类型输出a，发生整形提升(补符号位):11111111111111111111111110000000，由于最高位是1，要转化成原码，得到一个很大的正数，我们可以验证一下。

 2

有这样一段代码：

        char a[1000];
	 	int i;
	 	for (i = 0; i < 1000; i++)
	 	{
	 		a[i] = -1 - i;
	 	}
	 	printf("%d", strlen(a)); 

我们先来分析for循环内部，有1000个元素，元素取值从-1到-1000，但对于char类型来说，它的取值范围为-128~127， 当超过-128时，数据会跳到127去，也就是从最小变到最大，反过来也成立。可以理解成下面的循环：

1

也就是说，该程序在进行128+127 = 255次循环后将遇到\0，所以会输出255。 

 同样，这段代码也会出现相同的错误，造成死循环：

        unsigned char i = 0;
			for (i = 0; i <= 255; i++)
			{
				printf("hello world\n");
			}

浮点数在内存中储存

浮点数用于储存小数，但在储存一些数比如说无理数时可能会丢失精度。我们可以在limits.h查找整形家族的取值范围和从float.h中查找浮点型家族的取值范围。

我们先来看一段奇怪的代码： 

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);

你们可能以为结果为9，9.000000，9，9.000000，但真实结果却是这样的：

        好，我们来看下浮点数的储存方式——

根据IEE754标准，我们可以将二进制浮点数V这样表示：

• (-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

例：5.5转化成二进制：

>>>2^2 + 2^0 +2^-1 = 101.1 (小数点后表示2^-1,2^-2....)

转化成(-1)^S * M * 2^E的形式：

>>>(-1)^0 * 1.011 * 2^2

现在我们来看内存中的储存模型：

 存M

M的取值范围规定为1<=M<2,计算机保存M时，默认保存的第一个数为1，所以可以省去使其能储存24个bit位。

存E

        首先，E为一个无符号整数，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，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE754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，这个中间数为1023。

 取E

复杂的是，取E分为3种情况：

1. E不全为0且不全为1
2. E全为0
3. E全为1

        第一种情况取出时减去127即可得可。

        第二种情况我们通过分析，全为0时E = -127， 已经是一个极其小的数，还原时不再加上第一位的1，而是还原成0.xxxx的小数(1-127或1-1023为E的真实值)，这样做是为了表示±0和接近0的的很小的数字。

        第三种情况就表示一个很大的数字，表示±无穷大。

对于刚才的(-1)^0 * 1.011 * 2^2，我们可以这样存储：
>>>0 10000001 011000000000000000000000

转化成16进制：

>>>40b00000

内存中存储(小端字节序):
>>>00 00 b0 40

现在回到最初的问题代码：

float* pFloat = (float*)&n;

通过这段代码通过创建一个float指针接收了被强转的int类型的地址&n,使其看作IEE754标准存储。

将pFloat按照%f输出时9的补码为：

0 00000000 00000000000000000001001

转换成数字：

(-1)^0 * 0.00000000000000000001001 * 2^-126
//打印0.000000

第二次将9.0这个浮点型放入pfloat，经过下面的变换：

    9.0
	1001.0
	1.001 * 2^3
	(-1)^0 * 1.001 *2^3

得到内存空间：

01000001000100000000000000000000

将其按整形补码(原反补相同)输出得到：1,091,567,616

按浮点形输出得到：9.000000