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C语言中数据在内存中的储存

前言：现实世界是一个充斥着数据的世界，万事万物身上都充满着数据的存在，比如我们人身上就有身高，体重，年龄等数据。我们所学的C语言就是用来处理现实中的中的问题，自然而然C语言中必有存储这些数据的盒子，每种数据都有与之对应的盒子，这样方便管理与存储，接下来我们就来深究数据在内存中的存储。

先来回顾一些C语言中的内置类型

屏幕截图 2023-08-07 195928.png

注意：C语言中无String

类型的意义

存在就有意义，类型的存在也有其重要的意义，每种类型好比大小不同的盒子，每个盒子的大小（开辟内存空间）不一样导致容纳物品的能力的不同(大小决定使用范围)。

类型的分类

整型家族：

char //有符号
 unsigned char
 signed char
short //有符号
 unsigned short [int]
 signed short [int]
int /有符号
 unsigned int
 signed int
long
 unsigned long [int]
 signed long [int]

char属于整型，是因为存储的字符的时候存的是ascii码值，而scii码值是整数，所以char本质上是整数。

浮点数家族：

float
double

注意：char 的取值范围-128~127 ，无符号位char的取值范围0~255

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：

通常应用于函数的返回类型、函数的参数、指针类型。

void 表示空类型（无类型）

我们经常使用整型，却从未想过整型在内存中是怎么样存储的，接下来我们先来看看一个整型变量在内存中是如何存储的？

比如

int a=10;
int b=90;

我们都知道int占4个字节，但是字节是如何分配的我们并不知道，为了了解这些，则需要补充计算机中的整数的三种表示方法，即原码，补码吗，反码。

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，其他位依次按位取反就可以得到了。

补码：反码+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。

补码的求法：

1.补码减一，再符号位不变，其它位按位取反
2.补码符号位不变，其它位按位取反，再加一.

整型在计算机中存的是补码，取的是原码。

注意：

1.如果是有符号数，最高位是符号位，最高位为0，表示整数，最低位是1，表示负数。
2.对于无符号数，最高位是数据位。

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存储：

我们可以看到对于a在内存中存储的是补码，但是呢，会发现它存储的循序有些不同。这又是神马原因呢？这个时候又要介绍新的知识大小端字节序。

大小端字节序

由上图可以看出数据是按照字节顺序存储的，11223344,从右往左，就是低字节到高字节，也是高地址至低地址。

由图可知，字节是从高字节走向低字节，地址则相反。

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。

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，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。

接下来就写一个小程序，来判断是大端存储还是小端存储

#include <stdio.h>
int check_sys()
{
 int i = 1;
 return (*(char *)&i);
}
int main()
{
 int ret = check_sys();
 if(ret == 1)
 {
 printf("小端\n");
 }
 else
 {
 printf("大端\n");
 }
 return 0;
}

浮点型在内存中的存储

我们已经知道整型在内存中存储的是补码，那么浮点型是否也是这样呢?

我们先来看一个程序在来回答此问题。

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;
}

输出结果

由结果可知，浮点型与整型储存方式不一样，所以浮点数的储存方式是什么呢？

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：

浮点数二进制的转换

浮点数转换成二进制与整数转二进制大同小异，比如0.5，整数部分0按照整数转二进制一样，小数部分的.5而是1，因为小数部分的基数转换时的次方是负数，所以0.5转二进制0.1 .5为(1/2^1)。

十进制的5.0，写成二进制是 101.0 ，写成科学计数法相当于 1.01×2^2 （小数点左移就是正的几次方，右移为负）。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。

再来举例说明浮点数是如何存储的，要知道浮点数如何存储必须先计算出S,EM。

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。

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。

0 01111110 00000000000000000000000

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）；

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

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)^01.0012^3 -> 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

结束语

涓滴之水终可磨损大石，不是由于它的力量强大，而是由于昼夜不舍的滴坠。 – 贝多芬

数据在内存中的储存