标签：小端 int 浮点数 补码 剖析 有效数字 内存 数据
1.数据类型介绍
基本的内置类型
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： 1. 使用这个类型开辟内存空间的大小（大小决定了使用范围）。 2. 如何看待内存空间的视角。
1.1 类型的基本归类
整型家族
char unsigned char signed char short unsigned short [ int ] signed short [ int ] int unsigned int signed int long unsigned long [ int ] signed long [ int ]
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 ; 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
2.整形在内存中的储存
2.1 原码、反码、补码
计算机中的整数有三种表示方式，即原码、反码、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”，而数值位负整数的三种表示方法各不相同。
原码
直接将二进制按照正负数的形式翻译成二进制就可以。
反码
将原码的符号位不变，其他位按位取反就可以得到。
补码
反码加1就得到补码。
正数的原、反、补码都相同。
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。
我们看看在内存中的储存：
我们可以看到对于a和b分别储存的是补码。但是我们发现顺序有点不对劲。
这是为什么？
2.2 大小端介绍
什么是大端小端：
大端（存储）模式，是指数据的地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，是指数据的地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。
3.浮点型在内存中的存储
常见的浮点数:
3.1一个例子
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 。
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 : 0 01111110 00000000000000000000000E 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）；
标签：小端,int,浮点数,补码,剖析,有效数字,内存,数据 来源： https://blog.csdn.net/weixin_58163950/article/details/122784657
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。