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整型数据的存储#xff1a;
char 型数据——最简单的整型
整型提升#xff1a;
推广到其他整形#xff1a;
大小端#xff1a; 浮点型数据的存储#xff1a;
存储格式#xff1a; 本篇详细介绍 整型数据#xff0c;浮点型数据 在计算机中是如何储存的。…
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整型数据的存储
char 型数据——最简单的整型
整型提升
推广到其他整形
大小端 浮点型数据的存储
存储格式 本篇详细介绍 整型数据浮点型数据 在计算机中是如何储存的。 练笔 在开始之前先看一道题目
#include stdio.h
int main()
{
char a -1;
signed char b-1;
unsigned char c-1;
printf(a%d,b%d,c%d,a,b,c);
return 0;
} 快速审题 char 默认为 signed char于是ab 类型相同c 则为unsigned char 统一用%d十进制整型的形式打印
题解 a,b的结果在意料之中但是c为什么到了255
解法 截断由于char类型长度只有一个字节8比特位于是将 -1 的补码形式截断为8位将剩余的位存入unsignedchar类型变量 打印unsigned char 没有符号位被识别是正数原反补码相同8个1打印出来是255。
图解
整型数据的存储 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 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。
char 型数据——最简单的整型 提到整形不得不提整形提升
整型提升 C语言中整型算术运算总是⾄少以缺省整型类型的精度来进⾏的。 为了获得这个精度表达式中的字符和短整型操作数在使⽤之前被转换为普通整型这种转换称为整型提升。 表达式的整型运算要在CPU的相应运算器件内执⾏CPU内整型运算器(ALU)的操作数的字节⻓度⼀般就是int的字节⻓度同时也是CPU的通⽤寄存器的⻓度。 因此即使两个char类型的相加或者对char类型进行整型操作包括以整型的形式打印在CPU执⾏时实际上也要先转换为CPU内整型操作数的标准长度。 所以表达式中各种⻓度可能⼩于int⻓度的整型值都必须先转换为int或unsigned int然后才能送⼊CPU去执⾏运算。
如何进⾏整体提升呢 1. 有符号整数提升是按照变量的数据类型的符号位来提升的 2. ⽆符号整数提升⾼位补0 对于只有8位的char类型能表示的数字较小范围有限 由于范围较小char型很容易发生溢出这是我们在使用时要注意的同时也是部分面试题的考点。当发生溢出时对unsigned char 来说2551在保留后8位后竟然又回到了0 那么我们稍微改一下图像 这样就生动表示了char型的 值域轮回了 。
推广到其他整形
于是 1.基于对char型的理解可以由此推广到整形家族shortintlonglong long。 2.知道了一个类型的长度它们范围是可计算的。 唯一不同的是其他类型的长度大于1所以就有了存储的顺序问题
大小端 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 ⼤端存储模式是指数据的低位字节内容保存在内存的⾼地址处⽽数据的⾼位字节内容保存在内存的低地址处。 ⼩端存储模式是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处⽽数据的⾼位字节内容保存在内存的⾼地址处。
#include stdio.h
int main()
{
int a 0x11223344;
return 0;
} 地址由低到高字节序也由低到高我的机器是小端存储。
为什么会有大小端 由于其他数据类型的长度大于1所以必须有一种方法来安排一个数据在内存中的存储顺寻问题。 浮点型数据的存储 常见的浮点数3.14159、1E10等浮点数家族包括 float、double、long double 类型。 浮点数表⽰的范围在float.h中定义。 根据国际标准IEEE 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 其中 (-1)^S 表⽰符号位当S0V为正数当S1V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 十进制的5.0写成⼆进制是 101.0 相当于 1.01×2^2 。 按照上面V的格式可以得出S0M1.01E2。 十进制的-5.0写成⼆进制是 -101.0 相当于 -1.01×2^2 。 则S1M1.01E2。
存储格式 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。 IEEE754的规定
对于有效数字M 由于 1≤M2 也就是说M可以写成 1.xxxxxx 的形式其中 xxxxxx 表⽰⼩数部分。 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。
对于指数E E为⼀个⽆符号整数unsignedint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IEEE754规定存⼊内存时E的真实值必须再加上⼀个中间数偏移值。 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10127137即10001001。
这样就避免E在存储时出现负数的问题。
需要注意的是 并不是所有浮点数可以被精确储存对于一个浮点数单单是将他存入内存再读取出来也可能造成误差 浮点型变量能保存的数据也是有界的虽然一般情况下由于最大值很大最小值接近于0所以我们不会触碰到界限。 图片来源 完~ 未经作者同意禁止转载
