【C语言】数据在内存中的存储
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练笔
整型数据的存储:
char 型数据——最简单的整型
整型提升:
推广到其他整形:
大小端:
浮点型数据的存储:
存储格式:
本篇详细介绍 整型数据,浮点型数据 在计算机中是如何储存的。
练笔
在开始之前,先看一道题目:
#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;
}
快速审题:
char 默认为 signed char,于是a,b 类型相同;c 则为unsigned char ;
统一用%d(十进制整型的形式打印);
题解:
a,b的结果在意料之中,但是c为什么到了255!
解法:
截断:由于char类型长度只有一个字节,8比特位;于是,将 -1 的补码形式截断为8位将剩余的位存入(unsigned)char类型变量;
打印:unsigned char 没有符号位,被识别是正数,原反补码相同,8个1打印出来是255。
图解:
整型数据的存储:
整数的2进制表⽰⽅法有三种,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”,⽽数值位最⾼位的⼀位是被当做符号位,剩余的都是数值位。
正整数的原、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得到的就是原码。
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;
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。
char 型数据——最简单的整型
提到整形,不得不提整形提升:
整型提升:
C语言中整型算术运算总是⾄少以缺省整型类型的精度来进⾏的。
为了获得这个精度,表达式中的字符和短整型操作数在使⽤之前被转换为普通整型,这种转换称为整型提升。
表达式的整型运算要在CPU的相应运算器件内执⾏,CPU内整型运算器(ALU)的操作数的字节⻓度⼀般就是int的字节⻓度,同时也是CPU的通⽤寄存器的⻓度。
因此,即使两个char类型的相加(或者对char类型进行整型操作,包括以整型的形式打印),在CPU执⾏时实际上也要先转换为CPU内整型操作数的标准长度。
所以,表达式中各种⻓度可能⼩于int⻓度的整型值,都必须先转换为int或unsigned int,然后才能送⼊CPU去执⾏运算。
如何进⾏整体提升呢?
1. 有符号整数提升是按照变量的数据类型的符号位来提升的
2. ⽆符号整数提升,⾼位补0
对于只有8位的char类型,能表示的数字较小,范围有限:
由于范围较小,char型很容易发生溢出,这是我们在使用时要注意的,同时也是部分面试题的考点。当发生溢出时,对unsigned char 来说:255+1在保留后8位后,竟然又回到了0!
那么,我们稍微改一下图像:
这样就生动表示了char型的 值域轮回了 。
推广到其他整形:
于是:
1.基于对char型的理解,可以由此推广到整形家族:short,int,long,long long。
2.知道了一个类型的长度,它们范围是可计算的。
唯一不同的是,其他类型的长度大于1,所以就有了存储的顺序问题:
大小端:
超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候,就有存储顺序的问题,按照不同的存储顺序,我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储,下⾯是具体的概念:
⼤端(存储)模式:是指数据的低位字节内容保存在内存的⾼地址处,⽽数据的⾼位字节内容,保存在内存的低地址处。
⼩端(存储)模式:是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处,⽽数据的⾼位字节内容,保存在内存的⾼地址处。
#include <stdio.h>
int main()
{
int a = 0x11223344;
return 0;
}
地址由低到高,字节序也由低到高,我的机器是小端存储。
为什么会有大小端?
由于其他数据类型的长度大于1,所以必须有一种方法,来安排一个数据在内存中的存储顺寻问题。
浮点型数据的存储:
常见的浮点数:3.14159、1E10等,浮点数家族包括: float、double、long double 类型。
浮点数表⽰的范围在<float.h>中定义。
根据国际标准IEEE 754,任意⼀个⼆进制浮点数V可以表⽰成下⾯的形式:
V = (-1) ^ S * M ∗ 2^E
其中:
(-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,M是⼤于等于1,⼩于2的
2^E表示指数位
十进制的5.0,写成⼆进制是 101.0 ,相当于 1.01×2^2 。
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 。
则S=1,M=1.01,E=2。
存储格式:
对于32位的浮点数,最⾼的1位存储符号位S,接着的8位存储指数E,剩下的23位存储有效数字M:
对于64位浮点数,最高的1位存储符号位S,接着的11位存储指数E,剩下的52位存储有效数字M。
IEEE754的规定:
对于有效数字M:
由于, 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。
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。
对于指数E:
E为⼀个⽆符号整数(unsignedint),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IEEE754规定,存⼊内存时E的真实值必须再加上⼀个中间数(偏移值)。
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。
这样就避免E在存储时出现负数的问题。
需要注意的是:
并不是所有浮点数可以被精确储存,对于一个浮点数,单单是将他存入内存,再读取出来,也可能造成误差!
浮点型变量能保存的数据也是有界的,虽然一般情况下,由于最大值很大,最小值接近于0,所以我们不会触碰到界限。
图片来源
完~
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