初识C语言（数据在内存中的存储）

LinHenrY12272025-12-12 8:20

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文章目录

前言

这篇博客主要围绕整数、大小端字节序、浮点数在内存中的存储。

一、整数在内存中的存储

1. 二进制表示形式

整数在计算机内存中是以二进制形式存储的，使用补码表示法。补码系统有以下特点：

  • 正数的补码是其二进制原码
  • 负数的补码是其绝对值的二进制取反后加1
  • 最高位为符号位（0表示正数，1表示负数）

例如，8位整数：

  • +5 的补码：00000101
  • -5 的补码：11111011（取反11111010 + 1）

2. 存储方式

整数在内存中的存储遵循以下规则：

  1. 大小端存储：

    • 大端模式(Big-endian)：高位字节存储在低地址
    • 小端模式(Little-endian)：低位字节存储在低地址
    • 例如0x12345678在内存中的存储：
      • 大端：12 34 56 78
      • 小端：78 56 34 12

  2. 对齐方式：

    • 现代CPU通常要求数据按照其字长对齐
    • 32位系统通常要求4字节对齐
    • 64位系统通常要求8字节对齐

3. 常见整数类型

不同编程语言中的整数类型及其典型存储大小：

类型 C/C++ Java Python 存储大小
有符号8位 char byte int 1字节
无符号8位 unsigned char - - 1字节
有符号16位 short short int 2字节
无符号16位 unsigned short char - 2字节
有符号32位 int int int 4字节
无符号32位 unsigned int - - 4字节
有符号64位 long long long int 8字节
无符号64位 unsigned long long - - 8字节

注意：Python的int类型会自动扩展以适应大整数，实际存储大小会动态变化。

4. 特殊整数处理

  1. 零的表示：

    • 所有位都为0
    • 补码系统中+0和-0的表示相同

  2. 最小负数的表示：

    • 对于n位整数，最小负数是-2^(n-1)
    • 例如8位整数的最小值是-128（补码：10000000）

  3. 溢出处理：

    • 无符号整数：回绕（0xFFFFFFFF + 1 = 0x00000000）
    • 有符号整数：行为未定义（C/C++）或抛出异常（某些语言）

5. 内存布局示例

32位整数0xAABBCCDD在小端系统中的内存布局：

复制代码 
地址   内容
0x1000 DD
0x1001 CC 
0x1002 BB
0x1003 AA

理解整数在内存中的存储方式对于以下场景很重要：

  • 网络协议开发（处理字节序）
  • 二进制文件解析
  • 内存敏感型应用开发
  • 跨平台数据交换

二、⼤⼩端字节序和字节序判断

1. 什么是字节序

字节序（Endianness）指的是多字节数据在计算机内存中的存储顺序。主要有两种类型：

  1. 大端字节序（Big-Endian）：

    • 最高有效字节（MSB）存储在最低的内存地址
    • 类似于我们书写数字的顺序（从左到右）
    • 示例：0x12345678 在内存中的存储顺序为 12 34 56 78
    • 采用大端序的架构：PowerPC、SPARC、早期的ARM等

  2. 小端字节序（Little-Endian）：

    • 最低有效字节（LSB）存储在最低的内存地址
    • 类似于"倒序"存储
    • 示例：0x12345678 在内存中的存储顺序为 78 56 34 12
    • 采用小端序的架构：x86、x86-64、现代ARM（可配置）

2. 为什么需要关注字节序

字节序问题主要在以下场景中需要注意：

  1. 跨平台数据传输：

    • 网络通信（网络协议通常采用大端序）
    • 文件格式交换
    • 不同架构设备间的数据共享

  2. 二进制数据处理：

    • 解析网络数据包
    • 读取二进制文件
    • 处理硬件寄存器

  3. 调试和逆向工程：

    • 分析内存数据时需要知道字节序
    • 理解寄存器和内存中的值对应关系

3. 判断当前系统的字节序

方法1：使用C程序判断

c 复制代码 
#include <stdio.h>

int main() {
    unsigned int num = 0x12345678;
    unsigned char *p = (unsigned char *)&num;
    
    if (*p == 0x12) {
        printf("Big-Endian\n");
    } else if (*p == 0x78) {
        printf("Little-Endian\n");
    } else {
        printf("Unknown Endianness\n");
    }
    
    return 0;
}

方法2：使用Python判断

python 复制代码 
import sys

if sys.byteorder == 'little':
    print("Little-Endian")
else:
    print("Big-Endian")

方法3：使用命令行工具（Linux）

bash 复制代码 
lscpu | grep "Endian"
# 或
echo -n I | od -to2 | head -n1 | cut -f2 -d" " | cut -c6
# 输出1表示小端，0表示大端

4. 字节序转换函数

C语言中的转换函数

c 复制代码 
#include <arpa/inet.h>

uint32_t htonl(uint32_t hostlong);  // 主机到网络(32位)
uint16_t htons(uint16_t hostshort); // 主机到网络(16位)
uint32_t ntohl(uint32_t netlong);   // 网络到主机(32位)
uint16_t ntohs(uint16_t netshort);  // 网络到主机(16位)

Python中的转换

python 复制代码 
import socket

value = 0x12345678
network_order = socket.htonl(value)  # 主机序转网络序
host_order = socket.ntohl(network_order)  # 网络序转主机序

手动实现字节序转换

32位整数的转换示例：

c 复制代码 
uint32_t swap_endian(uint32_t val) {
    return ((val << 24) & 0xff000000) |
           ((val << 8)  & 0x00ff0000) |
           ((val >> 8)  & 0x0000ff00) |
           ((val >> 24) & 0x000000ff);
}

5. 实际应用示例

网络协议处理

处理TCP/IP首部时需要注意：

  • IP首部中的所有字段都是大端序
  • TCP首部中的所有字段都是大端序
  • 接收数据后需要使用ntohs/ntohl转换

文件格式处理

常见二进制文件的字节序：

  • PNG：大端序
  • GIF：小端序
  • JPEG：大端序
  • ELF：与目标平台相关

嵌入式开发

访问硬件寄存器时需要特别注意：

  • 读取传感器数据
  • 配置设备寄存器
  • 与FPGA通信

6. 常见问题与解决方案

  1. 数据错位问题：

    • 现象：接收到的数据与预期不符
    • 解决方案：检查发送方和接收方的字节序是否一致

  2. 跨平台兼容性：

    • 使用标准网络字节序（大端）进行数据交换
    • 在文件头中加入字节序标识

  3. 性能考虑：

    • 在已知字节序的系统中避免不必要的转换
    • 批量转换优于逐个转换

  4. 调试技巧：

    • 使用十六进制查看器检查原始数据
    • 打印内存内容对比预期值

三、浮点数在内存中的存储

1. IEEE 754标准

浮点数在内存中的存储遵循IEEE 754标准，该标准定义了浮点数的二进制表示格式。主要有两种格式：

  • 单精度浮点数（32位）：

    • 1位符号位
    • 8位指数位
    • 23位尾数位

  • 双精度浮点数（64位）：

    • 1位符号位
    • 11位指数位
    • 52位尾数位

2. 存储结构详解

符号位（Sign）

  • 位于最高位
  • 0表示正数，1表示负数
  • 示例：-3.14的符号位为1

指数部分（Exponent）

  • 采用偏移表示法（Bias）
    • 单精度：偏移量为127
    • 双精度：偏移量为1023
  • 实际指数 = 存储值 - 偏移量
  • 示例：单精度浮点数中存储的指数值为130，实际指数为130-127=3

尾数部分（Mantissa/Significand）

  • 采用隐含最高位1的表示方法（规范化数）
  • 只存储小数部分
  • 示例：1.1011只需存储1011

3. 特殊值表示

IEEE 754标准还定义了特殊值的表示：

  • 零值：全0表示
  • 无穷大：指数全1，尾数全0
    • +∞：符号位0
    • -∞：符号位1
  • NaN（非数）：指数全1，尾数非0
    • 用于表示无效运算结果（如0/0）

4. 舍入规则

IEEE 754定义了四种舍入模式：

  1. 向最近值舍入（默认）
  2. 向零舍入
  3. 向正无穷舍入
  4. 向负无穷舍入

5. 精度问题

由于浮点数的二进制表示特性，会导致一些十进制小数无法精确表示，如：

  • 0.1在二进制中是无限循环小数
  • 这解释了为什么0.1 + 0.2 != 0.3

6. 实际应用注意事项

在编程中需要注意：

  1. 避免直接比较浮点数相等

    • 应该比较两者差值是否小于某个极小值（如1e-6）

  2. 注意累积误差

    • 多次运算可能导致误差累积

  3. 选择合适的浮点类型

    • 根据精度需求选择单精度或双精度

  4. 注意特殊值的处理

    • 检查NaN和无穷大的情况

总结

以上就是本文总结的内容，关于数据在内存中的存储。

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