前言

学习了这么久的c语言，一直很好奇数据在内存的存储是怎么样的，经过自己的学习，特此写一篇总结来阐述自己对于数据存储的理解。

一、数据类型详细介绍

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

类型的意义：

使用这个类型开辟内存空间的大小（大小决定了使用范围）。
如何看待内存空间的视角。

1.1 类型的基本归类：

整形家族：

浮点数家族：

构造类型：

指针类型：

空类型：

二. 整形在内存中的存储

2.1 原码、反码、补码

计算机中的整数有三种2进制表示方法，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
正数的原、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就可以得到原码。
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。

2.2 大小端介绍

我们看看在内存中的存储：

我们可以看到对于a和b分别存储的是补码。但是我们发现顺序有点不对劲。

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。

2.3 练习

【1】signed char 和 unsigned char

int main()
{char a = -1;//-1 是整数 32bit位//10000000000000000000000000000001 - 原码//11111111111111111111111111111110 - 反码//11111111111111111111111111111111 - 补码//因为char只占8个bit位，所以发生截断，只保留低8位//11111111 - a - 截断//因为打印的是%d，是有符号的整数，所以要发生整型提升，按照符号位提升//11111111111111111111111111111111 - 补码 - 提升//10000000000000000000000000000001 - 原码//-1signed char b = -1;//signed char 与 char是一样的unsigned char c = -1;//10000000000000000000000000000001 - 原码//11111111111111111111111111111110 - 反码//11111111111111111111111111111111 - 补码//11111111 - c - 截断//因为是unsigned char，最高的一位是看做有效位来进行计算的，不是符号位//00000000000000000000000011111111 - 补码 - 整型提升//00000000000000000000000011111111 - 原码//255printf("a=%d b=%d c=%d", a, b, c); //-1 -1 255//%d是打印有符号的整数return 0;
}

【2】打印%u

#include <stdio.h>
int main()
{char a = -128;//10000000000000000000000010000000 - 原码//11111111111111111111111101111111 - 反码//11111111111111111111111110000000 - 补码//截断，char只能保留8个比特位//10000000 - a//看a本身的类型是signed char，是有符号的char，那么就按照符号位进行整型提升//11111111111111111111111110000000 - 整型提升//因为%u打印的是无符号的整形，那么就不会把原本的补码看做是一个有符号的整型，而是看做一个无符号的整型，直接打印//4294967168printf("%u\n", a);//%u打印的是无符号整形char b = 128;//00000000000000000000000010000000 - 原码、反码、补码//因为char b只存8个bit位，所以只存低八位//100000000 - 截断//char 为有符号整型，所以根据符号位进行整型提升//11111111111111111111111110000000 - 整型提升//因为%u打印的是无符号的整形，那么就不会把原本的补码看做是一个有符号的整型，而是看做一个无符号的整型，直接打印//4294967168printf("%u\n", b);//%u打印的是无符号整形return 0;
}

【3】signed+unsigned

#include<stdio.h>int main() {int i = -20;//10000000000000000000000000010100 - 原码//11111111111111111111111111101011 - 反码//11111111111111111111111111101100 - 补码unsigned int j = 10;//00000000000000000000000000001010 - 原码、补码、反码printf("%d\n", i + j);//%d是打印有符号整型//i + j//11111111111111111111111111110110 - 补码//11111111111111111111111111110101 - -1//10000000000000000000000000001010 - 原码//-10return 0;
}

【4】无符号死循环打印

#include<stdio.h>
#include<windows.h>int main() {unsigned int i;//无符号整数，i永远大于等于0for (i = 9; i >= 0; i--) //结束循环的条件为i>=0,而unsigned是永远大于等于0{printf("%u\n", i);Sleep(1000);}return 0;
}

【5】strlen找字符串长度

#include<stdio.h>int main()
{char a[1000];int i;for (i = 0; i < 1000; i++){a[i] = -1 - i;}//在字符0之前已经相加等于0，128+127=255//-1 -2 -3 -4 -5 …… -128 127 …… 5 4 3 2 1 0 -1 -2 ……printf("%d", strlen(a));//strlen找'\0'才停止，而'\0'的ASCII码值就为0return 0;
}

三. 浮点型在内存中的存储

常见的浮点数：
3.14159
1E10
浮点数家族包括： float、double、long double 类型。

3.1 引例

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？

3.2 浮点数存储规则

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？
要理解这个结果，一定要搞懂浮点数在计算机内部的表示方法。
详细解读：
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。
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:
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。
0 01111110 00000000000000000000000
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。

3.3引例解释

下面，让我们回到一开始的问题：为什么 0x00000009 还原成浮点数，就成了 0.000000 ？
首先，将 0x00000009 拆分，得到第一位符号位s=0，后面8位的指数 E=00000000 ，
最后23位的有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001。

由于指数E全为0，所以符合上一节的第二种情况。因此，浮点数V就写成：
　　 V=(-1)^0 × 0.00000000000000000001001×2^{(-126)=1.001×2}(-146)
显然，V是一个很小的接近于0的正数，所以用十进制小数表示就是0.000000。
再看例题的第二部分。
请问浮点数9.0，如何用二进制表示？还原成十进制又是多少？
首先，浮点数9.0等于二进制的1001.0，即1.001×2^3。
9.0 -> 1001.0 ->(-1)^01.00123 -> 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 。

总结

学习c语言，不难接触到数据的存储，而掌握好这方面的知识需要我们进行多方面的深入了解，相信自己经过一段时间的沉淀后，能对这一部分有更深入的了解。

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【每日总结】数据在内存中的存储

目录

前言

一、数据类型详细介绍

1.1 类型的基本归类：

二. 整形在内存中的存储

2.1 原码、反码、补码

2.2 大小端介绍

2.3 练习

三. 浮点型在内存中的存储

3.1 引例

3.2 浮点数存储规则

3.3引例解释

总结

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一、 数据类型详细介绍

1.1 类型的基本归类：

二. 整形在内存中的存储

2.1 原码、反码、补码

2.2 大小端介绍

2.3 练习

三. 浮点型在内存中的存储

3.1 引例

3.2 浮点数存储规则

3.3引例解释

总结

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