深度剖析数据在内存中的存储

简介: 深度剖析数据在内存中的存储

目录

1.数据类型介绍

基础内置类型

1.1 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:

2. 整形在内存中的存储

2.1 原码、反码、补码

2.2 大小端介绍

3. 浮点型在内存中的存储

3.1 一个例子

3.2 浮点数存储规则


1.数据类型介绍

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。

基础内置类型

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

image.gif

1.1 类型的基本归类

整形家族:

char
    unsigned char            //无符号字符整型
    signed char              //有符号字符整型
short
    unsigned short [int]     //无符号短整型
    signed short [int]       //有符号短整型
int
    unsigned int             //无符号整型
    signed int               //有符号整型
long
    unsigned long [int]      //无符号长整型
     signed long [int]       //有符号长整型

image.gif

浮点数家族:

 

float       //单精度浮点数
double      //双精度浮点数

image.gif

构造类型:

 

> 数组类型          //int[]、char[]等
> 结构体类型 struct
> 枚举类型 enum
> 联合类型 union

image.gif

指针类型:

int *p;
char *p;
float* p;
void* p;

image.gif

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

image.gif

2. 整形在内存中的存储

我们之前讲过一个变量的创建是要在内存中开辟空间的。空间的大小是根据不同的类型而决定的。

那接下来我们谈谈数据在所开辟内存中到底是如何存储的?

比如:

int a = 20;
int b = -10;

image.gif

我们知道为 a ,b分配四个字节的空间,那如何存储?

那么我们来了解下 下面的概念:

2.1 原码、反码、补码

计算机中的整数有三种2进制表示方法,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“”,用1表示“”,而数值位

正数的原、反、补码都相同。

负整数的三种表示方法各不相同。以下用负整数举例子:

原码

直接将数值按照正负数的形式翻译成二进制就可以得到原码。

int b=-10;
//10000000000000000000000000001010  原码
image.gif

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

int b=-10;
//10000000000000000000000000001010  原码
//11111111111111111111111111110101  反码
image.gif

补码

反码+1就得到补码。

int b=-10;
//10000000000000000000000000001010  原码
//11111111111111111111111111110101  反码
//11111111111111111111111111110110  补码
image.gif

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存储:

image.gif编辑

我们可以看到对于a和b分别存储的是补码。但是我们发现顺序有点不对劲。

这是又为什么?

下面引入大小端的概念:

2.2 大小端介绍

什么叫大端小端?

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:

3.14159

1E10

浮点数家族包括: float、double、long double 类型。

浮点数表示的范围:float.h中定义

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;
}

image.gif


输出的结果是什么呢,都是九吗?还是另有答案?那接下来我们就揭晓答案

image.gif

通过再一次的运算想必大家更能理解浮点数存储的运算,我们在调试过程中发现浮点数在内存中的存储也是大端存储。

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。

image.gif

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

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);

好了,关于浮点数的表示规则,就说到这里。

解释前面的例题:

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 。


好了,本篇学习就到此为止了,如有问题欢迎指正,感谢各位佬的支持!

相关文章
|
25天前
|
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。
|
24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。
50 1
|
28天前
|
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。
|
30天前
|
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:
73 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。
38 2
|
4月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
HadoopCPU、内存、存储限制
【7月更文挑战第13天】
283 14
|
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。
376 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
41 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。
53 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