C语言整数和小数的存储

1.整数在内存中的存储

计算机使用二进制进行存储、运算,整数在内存中存储使用的是二进制补码

1.1原码、反码、补码

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

添加一点小知识:正整数的原码等价于反码,也等价于补码

而负整数的补码可以由原码进行"取反,+1"得到,补码改成原码,同样可以进行"取反,+1"得到,也可以"-1,取反"

1.2 整数的存储使用补码

在计算机中,都是采用补码对整数进行存储,原因如下:

使⽤补码,可以将符号位和数值域统⼀处理(数值位,也叫数值域)

使用补码进行数值运算,可以转化为加法运算(计算机的CPU只有加法器,无需增加更多的 硬件专门去处理减法运算)

1.3大小端字节序

内存以字节为单位进行存储,而数据在内存中是连续存储的,有低地址和高地址

大小端字节序,其实说的是超过一个字节的数据在内存中存储的顺序,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

给出一个实际的例子:

VS2022上采用的是小端存储,在VS2022上调试验证一下:

可以看到右上方第一个的存储方式,就是上述所说的那样

2.浮点数在内存中的存储

在学习浮点数的存储之前,先来看一段代码

#include <stdio.h>

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;

}

运行结果:

n的值为:9

*pFloat的值为:0.000000

num的值为:1091567616

*pFloat的值为:9.000000

通过观察发现:

存放整数的变量,用整数形式打印,没有问题

而强制转化为浮点型,值变化了

而存放浮点数的变量,用浮点型打印,也没有问题

强制转化为整型,值也变化了

可以猜想,是不是整形在内存中的存储方式与浮点型在内存中的存储方式不同?
阿林:的确如此

2.1 科学计数法

一个十进制小数或整数,都可以用科学计数法表示出来:

如: 23.45

= 2.345 * 10 ^1

456.12

=4.5612 * 10 ^ 2

浮点数在内存中的存储,其实就是根据科学计数法改变而来的

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

十进制的 5.5 ,用二进制表示就是101.1

1 * 2^2 + 1 * 2^0 + 1 * 2^-1 = 5.5

因为按照上面的写法,只需要获得 S 、M 、E就可以还原计算机存储的浮点数,所以

内存中只存 S 、 M 、E的值

2.2浮点数的存储

IEEE 754规定: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

而对于64位的浮点数,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

64位的浮点数的排列顺序和上面一样,只是E、M的可用大小变大了

IEEE 754 对有效数字M和指数E,还有⼀些特别规定

2.3M的特别规定

因为 1≤M < 2 ,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

⽐如说保存1.01,只保存01,等到读取的时候,再把第⼀位的1还原回去

这样做的话,可以节省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

2.4E的特别规定

E被定义为一个无符号的数(unsigned int)

这说明,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:比如数字 0.1 , E为-1;

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

2.5浮点数的取出

指数E从内存中取出还可以再分成三种情况

1.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 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(中间值)=126,表⽰为01111110

⽽尾数1.0去掉整数部分为0,补⻬0到23位 00000000000000000000000,则其⼆进制表⽰形式为:

0 01111110 00000000000000000000000

2.E为全0

此时,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

1 0 00000000 00100000000000000000000

3.E为全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)

0 11111111 00010000000000000000000

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