数据的存储
- 1. 数据类型介绍
- 1.1 类型的基本归类
- 2.整型在内存中的存储
- 2.1原码、反码、补码
- 大小端介绍
- 2.3练习
- 3. 浮点型在内存中的存储
- 3.1浮点数存储规则
1. 数据类型介绍
在C语言初阶之数据类型这篇博客中，我们提到了关于数据内存的大小和基本用法
链接：C语言初阶之数据类型
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
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：
charunsigned charsigned char
shortunsigned short [int]signed short [int]
intunsigned intsigned int
longunsigned long [int]signed long [int]
浮点数家族：
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;//整形指针
char *pc;//字符整形指针
float* pf;//单精度浮点指针
void* pv;//空指针
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.整型在内存中的存储
比如
int a=10;
int b=-10;
它们在内存中是如何存储的呢?
我们先了解下面的概念
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。
根据上面的原码、反码、补码的结论，我们先猜想这两个整形在内存中存储如下
为了方便，所以VS编译器在内存显示时，使用的是十六进制数，所以经过计算，正数的原反补都相同，所以存储的应该是原码直接转换成的十六进制数，而负数则需要先通过计算再得到补码，再转换为十六进制数
这里可能小伙伴有疑问，为什么负数原码开头是0，其实在C语言初阶之数据类型这篇博客中，我们可以知道，整形在存储时，第一位为符号位，0表示整数，1表示负数，后面的31位才是有效存储位置。
我们看看上面两个整形在内存中的存储具体如何
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。
这是又为什么？
这就涉及到接下来我们要介绍的知识
大小端介绍
什么是大端小端：
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。
所以在这里我们可以推断出，作者使用的电脑的存储模式应该是小端存储，而如果是大端存储的机器，则和我们开始预想的是相同的结果。
曾经有一个大厂在面试时，提出一个这样的题目：设计一个小程序来判断当前机器的字节序
代码如下：
//代码1
#include <stdio.h>
int check_sys()
{int i = 1;return (*(char *)&i);
}
int main()
{int ret = check_sys();if(ret == 1){printf("小端\n");}else{printf("大端\n");}return 0;
}
这种写法的思路就是先设定整形为一，取整形的第一个字节，也就是一个字符整形的长度，来通过判断是否为0，为0则为大端，不为0则为小端。
或者还有下面的这种写法
int check_sys()
{union{int i;char c;}un;un.i = 1;return un.c;
}
这种写法则是利用了联合体的存储性质，原理和上面类似。
2.3练习
接下来我们看下面一段代码
你觉得会输出什么呢
答案如下：
分析如下
再看下面代码
输出结果如下：
分析如下
再看第三段代码
输出结果如下
看到这有人可能就有疑问了，为什么和上面的结果一样
下面看分析
再看第四段代码
通过上面的知识，我们不难分析出
输出结果应该是个死循环
结果应该是9，8，7，6，5，4，3，2，1，0，4294967295(无符号整形的最大值）…
这里的问题出现在条件的设置上，条件改为i>0即可避免
再看下面代码
输出结果如下
为什么会是这个结果呢？
我们通过下面的字符整形存储图来看看
结合之前的字符类型的知识，我们知道，字符整形的范围为-128~127，所以超出127时，又从-128开始存储，一直循环再这个范围内，然后我们再看这里使用的是strlen函数统计的字符串长度，而strlen函数的条件是找到‘\0’终止，然后返回结果，从这个图我们不然看出，从-1到0之间总共是256个数，所以最后的结果就是255(0不计入字符个数)。
再看最后一段代码
输出结果为死循环，如下：
和上一个代码类似，因为无符号字符整形的范围，就是0-255，所以代码又进入了环状的循环。
3. 浮点型在内存中的存储
首先我们先看一个浮点数的存储代码例子
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;
}
输出结果
在之前的学习中，我们知道整形和单精度浮点数的存储空间均为4个字节，但是通过这段代码，我们不难看出浮点数和整形在内存中的存储可能并不相同。
3.1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。
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0255；如果E为11位，它的取值范围为02047。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:
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。
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）；
浮点数的存储全部介绍完后，我们再来分析上面的代码：
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。
9 -> 0000 0000 0000 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)^01.0012^3 -> 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 。
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