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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 整型 long 长整型 long long 更长的整型 float 单精度浮点数 double 双精度浮点数
类型的意义：使用这个类型开辟内存空间的大小，大小决定了使用范围。
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
结构类型：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） 通常应用函数的返回类型、函数的参数、指针类型
2.整型在内存中的存储
我们都知道，创建一个变量是要在内存中开辟空间，空间的大小是根据不同的类型而决定的。
2.1 原码、反码、补码
要了解如何存储的，那就要了解反码、补码和原码。
整型在计算机中有三种表达方式：即反码、补码和原码。
在计算机中，存储整数采用的是整数的补码。
三种方式均有符号位和数值位两部分，符号位是0的时候，那就是正整数。符号位是1的时候是负整数。而数值位上，正整数的反码、补码和原码是相同的。负整数，反码、补码和原码是不一样的。
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。
补码：反码+1就得到补码。 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了。
那么计算机为什么要这样存储？
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。
2.2 大小端
我们打开编译器，如vs2019.看看内存中的存储：
20的补码是：00000000000000000000000000010100 0x00 00 00 14 -10的补码是：11111111111111111111111111110110 0xff ff ff f6
发现，顺序不对。
这是怎么回事？
原来，在计算机中，内存存储数据，采用的是字节序的大小端存储模式。
什么是大小端？
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8bit。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 练习题
3.、浮点型在内存中的存储
通过上面，我们知道，整数在计算机里面的存储方式是根据二进制的原、反、补码来存储和使用的。那么，浮点数，是否也是用原反补呢？如果是用原反补，那么它的小数点是什么样的形式？
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
举个例子：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。
因此，浮点型跟整型的区别是，整型是直接以二进制的形式存储，二浮点型是使用了科学计数法，并且，要讲符号位、指数位和有效数字分开，分别是S、E、M。
还有，根据规定：
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。
这里的意思是什么呢？即浮点数的值的范围，可以知道，为什么double类型比float类型的精确度要高了。
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：
①E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
②E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。
③E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）；
