本章重点
- 数据类型详细介绍
- 整形在内存中的存储:原码、反码、补码
- 大小端字节序介绍及判断
- 浮点型在内存中的存储解析
1. 数据类型介绍
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
//C语言有没有字符串类型?
前面我们已经学习了基本的内置类型:
以及他们所占存储空间的大小。
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:
char
unsigned char
signed char
short
unsigned short [int]
signed short [int]
int
unsigned int
signed int
long
unsigned long [int]
signed long [int]
有些数值:
只有正数没有负数(年龄)用unsigned
有正有负(温度)用signed
严格意义上说,C语言并没有规定代码中char的具体类型,这取决于编译器的种类,因此char可分为
char类型 //由编译器决定类型
unsigned char类型
signed char 类型
而除char外其他类型如int,c语言规定为有符号整型;
int ==signed int
short ==signed short
long ==signed long
浮点数家族:
float
double
构造类型(自定义类型):
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
举例:
2. 整形在内存中的存储
我们之前说过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
那接下来我们谈谈数据在所开辟内存中到底是如何存储的?
比如:
int a = 20;
int b = -10;
我们知道为 a 分配四个字节的空间。
那如何存储?
下来了解下面的概念:
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。
从下面的代码和图片我们可以进一步论证:
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。
具体看以下代码片段便知:
如下代码,我们对内存进行窥探
如图,在内存中16进制数列以字节为单位产生了倒序,究其原因,且让我们看以下内容
2.2 大小端介绍
当数据在内存中数值大于一个字节时,就有了存储顺序的问题,这里就规定了两种存储方式
什么大端小端:
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。
注意:这种存储是以字节序为单位的,如上图,11 22 33 44分别为一个字节序
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8bit。但是在C语言中除了8 bit的char之外,还有16 bit的short型,32bit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。
前面可能对于字节序列不太理解,这里微点一下:
0x12 34 56 16进制0~150~9 a b c d e f
f
1111
8+4+2+1 = 15
一个16进制位转化为4个二进制位,两个16进制位转化为8个二进制位,8个二进制位为1个字节
百度2015年系统工程师笔试题: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。(10分)
写代码思路:
用自定义函数实现:
简化:
继续简化:
返回1表示小端
返回0表示大端
仔细品味,可发现其中的巧妙之处。
有符号和无符号的取值范围:
练习:
这里有几道相关的练习题,下面有具体的解析,做完题再看解析哦1.
下面程序输出什么?2.
练习解析:
2、
输出结果:
3、这道题把第二题的-128改为了128,那么输出值是多少呢?
结果是和上次值一样的,需要动脑筋思考4、这里就不做解释了,算法和前面相似,都做了注释,就会少了思考的过程,不易于知识的掌握
5、
这里出现了死循环,因为无符号类型不会出现小于0的数。6、
这里需要注意的是:char类型的取值范围是-128~127以及strlen的用法strlen在找的时候是以字节为单位的
程序死循环
了解了整型在内存中的存储,那么浮点型是如何存储的呢
3.浮点型在内存中的存储
常见的浮点数:
3.141591E10 即1.0×10^10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 一个例子
浮点数存储的例子:
运行结果如下:
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:
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。
实例:
关于浮点型权重的介绍:
:star:有些浮点数在内存中是无法精确保存的
如浮点数3.3,根据上面的权重我们很难将其凑整,只能无限逼近,而内存空间是有限的,无法满足无限逼近,这就是浮点型会丢失精度的原因。
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的特别规定。
- M前面说过, 1≤MIEEE 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。 - E
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,必须保存成10+127=137,即
10001001。
实例:
指数E从内存中取出的三种情况:
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);
好了,关于浮点数的表示规则,就说到这里。
解释前面的题目:
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 ?
如上首先,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
结语:
铁铁们,介绍到这里本章内容就结束了,如果小伙伴还有不理解的内容,也不要担心,毕竟学习是一个循序渐进的过程嘛文章中某些内容我们之前有介绍,所以只是一笔带过,还请谅解。希望以上内容对大家有所帮助👀,如有不足望指出🙏
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