在C语言中,整形和浮点型数据的存储方式有所不同。
对于整形数据,C语言使用补码表示法存储。补码表示法可以方便地进行二进制加减法运算,同时能够简化硬件设计。对于正整数,其补码与原码相同,即直接存储其二进制表示。对于负整数,其补码表示为:将原码的符号位保持不变,其余位取反,然后加1。例如,一个8位的有符号整数-5的补码表示为11111011。
对于浮点型数据,C语言遵循IEEE 754标准存储。该标准定义了单精度(float)和双精度(double)两种类型。以单精度为例,它占用32位,分为三部分:1位符号位,8位指数位和23位尾数位。符号位表示正负,指数位表示浮点数的指数部分,尾数位表示浮点数的小数部分。在存储时,首先将浮点数转换为科学计数法,然后将指数部分和小数部分转换为二进制表示,再根据IEEE 754标准进行存储。例如,浮点数3.14可以表示为1.57*2^1,其中1.57为尾数部分,1为指数部分。在存储时,指数部分需要加上一个偏移值(对于单精度浮点数,偏移值为127),然后与符号位和尾数位一起存储。
通过以上方式,C语言能够高效地存储和处理整形和浮点型数据。
  而本文章将详细介绍以上规则 
 
 
1. 整数在内存中的存储
 
  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. ⼤⼩端字节序和字节序
 
   当我们了解了整数在内存中存储后,我们在 
   vs2022上 
   调试看⼀个细节:  
  
 
   
   
   # 
   include  
   <stdio.h>  
  
 
   
   int  
   main 
   ()  
  
 
   
   {  
  
 
   
   int 
    a =  
   0x11223344 
   ;  
  
 
   
   
   return  
   0 
   ;  
  
 
   
   } 
  
 
   
  
 
   
    调试的时候,我们可以看到在a中的  
    0x11223344  
    这个数字是按照字节为单位,倒着存储的。这是为什么呢? 
   
 
    
    
   2.1 什么是⼤⼩端?
 
     其实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。  
    
 
    
             简单的来说就是 
     ⼤端字节序(以字节为最小单位)是我们生活中的书写方式,而小 
     端字节序则是相反的。 
    
 
     
     上述概念需要记住,⽅便分辨⼤⼩端。  
    
 
     
     
    2.2 为什么有⼤⼩端?
 
      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 位,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 ⼤⼩端字节序和字节序判断
下面是一道百度笔试题
 
    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。 
   
 
    
  //编写判断大小端程序
int main()
{
	int a=0x11223344;
	char* p = (char*)&a;
	if (*p == 11)
	{
		printf("大端字节");
	}
	else
	printf("小端字节");
	return 0;
} 
    
  3. 浮点数在内存中的存储
 
    常⻅的浮点数: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:  
    float.h  
    中定义 
   
 
    
   3.1题⽬
#include <stdio.h>
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;
} 
     运行结果为
 
   3.2 浮点数的存储
 
     上⾯的代码中,  
     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。  
    
 
     
     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:  
     V   =  (−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,M是⼤于等于1,⼩于2的  
    
 
     
     •  
     2^  
     E  
     表⽰指数位  
    
 
     
     eg: 
    
 
     
     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  
    
 
   
 
  3.2.1 浮点数存的过程
 
    IEEE 754 对有效数字M和指数E,还有⼀些特别规定。  
   
 
    
    有效数字M 
   
 
    
    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。  
   
 
    
    
    指数E 
   
 
    
     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 
    
 
     
     
     
    3.2.2 浮点数取的过程
 
      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 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(中间值)=126,表⽰为01111110,⽽尾数1.0去掉整数部分为0,补⻬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。 
    
 
    
   0 00000000 00100000000000000000000 
  
 
   
   
    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) 
   
 
    
    
    0 11111111 00010000000000000000000 
   
 
    
   3.3 题⽬解析
 
     下⾯,让我们回到⼀开始的题目 
    
 
     
     先看第1环节,为什么  
     9  
     还原成浮点数,就成了  
     0.000000  
     ? 9以整型的形式存储在内存中,得到如下⼆进制序列:  
    
 
     
     
       
     0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001 
    
 
     
     
      ⾸先,将  
      9  
      的⼆进制序列按照浮点数的形式拆分,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E为全0的情况。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。 
     
 
      
      
      
       再看第2环节,浮点数9.0,为什么整数打印是  
       1091567616  
      
 
       
       ⾸先,浮点数9.0 等于⼆进制的1001.0,即换算成科学计数法是:1.001×2^3  
      
 
       
       所以:  
       9.0  =  (−1) ^ 
        0 * (1.001)  ∗  2^3  
      
 
       
       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,被当做整数来解析的时候,就是整数在内存中的补码,原码正是  
       
 
        
        1091567616  
        。  
       
 
        
       

















