本文主要是介绍深度剖析数据在内存中的数据，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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 。

 

 

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 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 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）； 

这篇关于深度剖析数据在内存中的数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！