数据在内存中的存储

简介: 数据存储

目录

数据类型介绍

       基本的内置类型:

类型的基本归类:

       整形家族:

       浮点数家族:

       构造类型:

       指针类型 :

       空类型:

整形在内存中的存储

       原码、反码、补码

       大小端介绍

               什么大端小端:

               为什么有大端和小端:

浮点型在内存中的存储


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

类型的基本归类:

整形家族:

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。

整形在内存中的存储

原码、反码、补码

计算机中的有符号数有三种表示方法,即原码、反码和补码。

三种表示方法均有符号位数值位两部分,符号位都是用0表示“正”,用1表示“负”,而数值位

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。

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。

大小端介绍

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,每个地址单元都对应着一个字节,一个字节为8bit。但是在C语言中除了8bit的char之外,还有16bit的short型,32bit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果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。

浮点型在内存中的存储

常见的浮点数:

3.14159 1E10 浮点数家族包括: float、double、long double 类型。 浮点数表示的范围:flfloat.h中定义

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。

image.gif编辑

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。

image.gif编辑

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);

相关文章
|
8天前
|
存储 编译器 数据处理
C 语言结构体与位域:高效数据组织与内存优化
C语言中的结构体与位域是实现高效数据组织和内存优化的重要工具。结构体允许将不同类型的数据组合成一个整体,而位域则进一步允许对结构体成员的位进行精细控制,以节省内存空间。两者结合使用,可在嵌入式系统等资源受限环境中发挥巨大作用。
29 11
|
1月前
|
监控 算法 应用服务中间件
“四两拨千斤” —— 1.2MB 数据如何吃掉 10GB 内存
一个特殊请求引发服务器内存用量暴涨进而导致进程 OOM 的惨案。
|
30天前
|
存储 C语言
数据在内存中的存储方式
本文介绍了计算机中整数和浮点数的存储方式,包括整数的原码、反码、补码,以及浮点数的IEEE754标准存储格式。同时,探讨了大小端字节序的概念及其判断方法,通过实例代码展示了这些概念的实际应用。
63 1
|
1月前
|
存储
共用体在内存中如何存储数据
共用体(Union)在内存中为所有成员分配同一段内存空间,大小等于最大成员所需的空间。这意味着所有成员共享同一块内存,但同一时间只能存储其中一个成员的数据,无法同时保存多个成员的值。
|
1月前
|
监控 Java easyexcel
面试官:POI大量数据读取内存溢出?如何解决?
【10月更文挑战第14天】 在处理大量数据时,使用Apache POI库读取Excel文件可能会导致内存溢出的问题。这是因为POI在读取Excel文件时,会将整个文档加载到内存中,如果文件过大,就会消耗大量内存。以下是一些解决这一问题的策略:
102 1
|
1月前
|
存储 弹性计算 算法
前端大模型应用笔记(四):如何在资源受限例如1核和1G内存的端侧或ECS上运行一个合适的向量存储库及如何优化
本文探讨了在资源受限的嵌入式设备(如1核处理器和1GB内存)上实现高效向量存储和检索的方法,旨在支持端侧大模型应用。文章分析了Annoy、HNSWLib、NMSLib、FLANN、VP-Trees和Lshbox等向量存储库的特点与适用场景,推荐Annoy作为多数情况下的首选方案,并提出了数据预处理、索引优化、查询优化等策略以提升性能。通过这些方法,即使在资源受限的环境中也能实现高效的向量检索。
|
1月前
|
缓存 安全 Java
使用 Java 内存模型解决多线程中的数据竞争问题
【10月更文挑战第11天】在 Java 多线程编程中,数据竞争是一个常见问题。通过使用 `synchronized` 关键字、`volatile` 关键字、原子类、显式锁、避免共享可变数据、合理设计数据结构、遵循线程安全原则和使用线程池等方法,可以有效解决数据竞争问题,确保程序的正确性和稳定性。
42 2
|
3月前
|
存储 编译器 C语言
【C语言篇】数据在内存中的存储(超详细)
浮点数就采⽤下⾯的规则表⽰,即指数E的真实值加上127(或1023),再将有效数字M去掉整数部分的1。
385 0
|
1月前
|
存储 编译器
数据在内存中的存储
数据在内存中的存储
42 4
|
1月前
|
存储 Java
JVM知识体系学习四:排序规范(happens-before原则)、对象创建过程、对象的内存中存储布局、对象的大小、对象头内容、对象如何定位、对象如何分配
这篇文章详细地介绍了Java对象的创建过程、内存布局、对象头的MarkWord、对象的定位方式以及对象的分配策略,并深入探讨了happens-before原则以确保多线程环境下的正确同步。
57 0
JVM知识体系学习四:排序规范(happens-before原则)、对象创建过程、对象的内存中存储布局、对象的大小、对象头内容、对象如何定位、对象如何分配