C语言进阶——带你剖析数据在内存中的储存
目录
1. 数据类型详细介绍
1.1 整形类
1.2浮点型
1.3 构造类型
1.4 指针类型
1.5 空类型
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. 数据类型详细介绍
在C语言基础篇中我们已经了解到了基本的内置类型：
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
使用不同的数据类型会开辟出不同大小的空间内存.
1.1 整形类
char //有符号无符号取决于编译器
unsigned char
signed char
short//有符号
unsigned short [int]
signed short [int]
int //有符号
unsigned int
signed int
long//有符号
unsigned long [int]
signed long [int]
1.2浮点型
float
double
1.3 构造类型
数组类型 //去掉数组名剩下的就是数组类型，如int arr[10]的类型为int[10]
结构体类型 struct
枚举类型 enum
联合类型 union
1.4 指针类型
int *pi;
char *pc;
float* pf;
void* pv;
1.5 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
变量的创建需要在内存中开辟空间，而空间的大小取决于数据类型的不同。那数据在所开辟的内存中究竟是怎样储存的呢？
在了解如何储存之前我们先了解如下几个概念：
1）原码：直接将二进制按照正负数的形式翻译成二进制。
2）反码：原码的符号位不变，其他位依次按位取反。
3）补码：反码+1就得到补码。
原码、反码和补码是计算机整数的三种表示方法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。
这里需要注意两点：1）正数的原、反、补码都相同。
2）对于整形来说：数据存放内存中存放的是它的补码。
那这到底是什么原因呢？
在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储。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
1）小端：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。
2）大端：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。
之所以会有大小端之分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8bit。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。
举个例子：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。
如何通过程序来判断当前机器是大端还是小端呢？
在上述代码中我们定义了以一个判断大端小端的函数check_sys（），对于函数中定义的变量i = 1，如果 是大端数据的低位保存在内存的高地址中，会返回0，小端数据的低位保存在内存的低地址中，会返回1.
4. 浮点型在内存中的存储解析
我们首先举一个浮点型在内存中存储的例子：
如下面的这段代码，它的输出是什么呢？
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;
}
看看上面的输出和你想的一样吗？如果不一样，那为什么会出现这样的现象呢？
这个就要了解浮点数的存储规则了！！！
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
以一个小栗子说明：
十进制的5.5写成二进制是101.1，相当于1.011✖2^2，那么按照上面的格式，可以得出s=0,M=1.011,E=2.
IEEE754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。
除了上述说明IEEE754对于M和E还有这一些特别的规定。
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xxxx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。这样做能够节省1位有效数字。我们以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第一位的1舍去后，等于可以保存24位有效数字。
E的情况则相对复杂一些。
首先，E是一个无符号的整数（unsigned int）这就意味着，如果E是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。而科学计数法中的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。
此外，E从内存中取出还可以再分成三种情况：
1）E不全为0或不全为1
此时，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
2）E全为0
此时，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。
3）E全为1
此时，如果有效数字M全为0，表示±无穷大（正负取决于符号位s）。
现在让我们用所学的知识解释前面那道例题吧！
为什么0x00000009还原成浮点数就成了0.000000了？
我们将0x00000009进行拆分，得到第一位符号位s=0，后面8位的E=00000000，最后23位有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001.
9->0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001
由于E全为0，所以浮点数就写成了（-1）^0 × 0.00000000000000000001001×2^(-126) = 1.001×2^(-146),是一个很接近0的小数，所以十进制小数 表示就是0.000000.
而对于9.0，它的二进制为1001.0，即1.001×2^3。
9.0-> 1001.0 ->(-1)^0×1.001×2^3 -> 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 。