一、数据类型

1、基本的内置类型

char	字符型	1
short	短整型	2
int	整型	4
long	长整型	4/8
long long	更长的整型	8
float	单精度浮点型	4
double	双精度浮点型	8

2、类型基本归类

unsigned 无符号
signed 有符号

整型

char//字符存储的时候存的是Ascll码值，是整型
short
int
long

浮点型

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
char* pc
float* pf
void* pv

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

二、整型在内存中的存储

一个变量的创建是要在内存中开辟空间的，空间的大小是根据不同的类型而决定的。

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”，而对于数值位：

• 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。

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。

可以看到a和b是以补码形式存储在内存中的，但16进制的顺序却是反的。

2、大小端

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。

三、浮点型在内存中的存储

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

1、举例

要想知道浮点数在内存中如何存储的，可以通过下面这个例子来了解

int main()
{
	 int n = 9;
	 float *pFloat = (float *)&n;
	 printf("n的值为：%dn",n);
	 printf("*pFloat的值为：%fn",*pFloat);
	 *pFloat = 9.0;
	 printf("num的值为：%dn",n);
	 printf("*pFloat的值为：%fn",*pFloat);
     return 0;
}

如果不了解浮点数的存储，可能会觉得这串代码输出结果为
9 | 9.000000 | 9 | 9.000000
可结果真的是这样吗

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，就一定要搞懂浮点数在计算机内部的表示方法。

2、浮点数存储规则

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。

3、对有效数字M和指数E的特别规定

对于M：

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。

对于E：
1）E为一个无符号整数

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。

2）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）。

4、对例子的解释

了解了浮点数在内存中的存储我们就可以解释之前例子中代码的两个不一样的输出结果：

1）为什么 0x00000009 还原成浮点数，就成了 0.000000 ？

9用16进制表示为0x00000009，将 0x00000009 拆分得到

• 第一位符号位s=0
• 8位的指数 E=00000000
• 最后23位的有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001

所以9可表示为：

0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001

可以看出指数E全为0，对于这种特殊情况，浮点数V可以写为：

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。

2）浮点数9.0，如何用二进制表示？还原成十进制又是多少？

9.0表示为二进制1001.0即1.001×2^3

• s=0
• M=1.001
• E=3+127=130

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，写成二进制形式为：

0 10000010 001 0000 0000 0000 0000 0000

还原为十进制结果就为 1091567616 。

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