【数据在内存中的存储】

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前言

1. 整数在内存中的存储

2. 大小端字节序和字节序判断

2.1 什么是大小端？

2.2 为什么有大小端?

2.3 练习

2.3.1 练习1

2.3.2 练习2

2.3.3 练习3

2.3.4 练习4

2.3.5 练习5

2.3.6 练习6

3. 浮点数在内存中的存储

3.1 浮点数的存储

3.1.1 浮点数存的过程

3.1.2 浮点数取的过程

3.2 题目解析

总结

前言

世上有两种耀眼的光芒，一种是正在升起的太阳，一种是正在努力学习编程的你!一个爱学编程的人。各位看官，我衷心的希望这篇博客能对你们有所帮助，同时也希望各位看官能对我的文章给与点评，希望我们能够携手共同促进进步，在编程的道路上越走越远！

想回顾上节的请点击这里C语言内存函数

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

1. 整数在内存中的存储

在讲解操作符的时候，我们就讲过了下面的内容：

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。

具体详情可以点击操作符详解，里面有详细解说

2. 大小端字节序和字节序判断

当我们了解了整数在内存中存储后，我们调试看一个细节：

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：

大端字节序：字节的顺序
将一个数值的低位字节序的内容存储到高地址处，高位字节序的内容存储到低地址处

小端字节序：字节的顺序
将一个数值的低位字节序的内容存储到低地址处，高位字节序的内容存储到高地址处
大小端子节序不是取决于编译器的，而是由硬件决定的

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 练习

2.3.1 练习1

设计一个小程序来判断当前机器的字节序

2.3.2 练习2

2.3.3 练习3

2.3.4 练习4

2.3.5 练习5

2.3.6 练习6

3. 浮点数在内存中的存储

float的取值范围：放在float.h头文件中的
整型类型的取值范围：放在limits.h头文件中的

常见的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。

1E10：科学计数法的表现形式（1.0*10的10次方）

整数和浮点数在内存中存储的方式不一样，所以从内存中拿数据的方式也不一样

3.1 浮点数的存储

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

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。

二进制	1	1	.	1	1
权重	1*2^1	1*2^0		1*2^-1	1*2^-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

对于64位的浮点数，最高的1位存储符号位，S接着的11位存储指数E，剩下的52位存储有效数字M

3.1.1 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。

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。