数据在内存中的存储

十二月来临，寒冷的冬季气息弥漫在空气中，大地渐渐覆盖上了银装素裹。这是一个充满希望和喜悦的时刻，在这美妙的十二月，让我们一起享受温馨的时光，感受到岁末的喜悦和温暖。

新的月份，旧的我们，相约于此，准备开始！

 整数在内存中的存储：

整数的二进制表示方法有三种：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“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。

下面我们就举两个例子：

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。

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大小端字节序和字节序：

当我们了解了整数在内存中存储后，我们来看看一个细节：

调试的时候，我们可以看到在a中的 0x44556677 这个数字是按照字节为单位，倒着存储的。这是为什么呢？这时候就是我们大小端字节序存储的知识了！

什么是大小端？

其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，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。

那么由此可知，我用的编译器是小端字节序存储的，0x44为我们的高字节，存放在高地址处，0x77为我们的低字节，存放在我们的低地址处！

为什么有大小端？

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 位，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。

浮点数在内存中的存储：

常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float 、 double 、 long double 类型。

接着我们来看一个示例：  

上⾯的代码中， n 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。当然从这个结果中，我们也可以得知整型和浮点型的数据在内存中的存储方式不一样的，那么究竟是怎样存储的呢，接下来我们一起来看看！

浮点数的存储 ：

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：

举例来说：

十进制的3.0，写成⼆进制是 11 .0 ，相当于 1.1×2^1  。

那么，按照上⾯V的格式，可以得出S=0，M=1.1，E=1。

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

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

浮点数存的过程 ：

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。我们以一个5.5为例子：

浮点数取的过程 ： 

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。

比如我们上述所举例的5.5：

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。

1 0 00000000 00100000000000000000000

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）；

1 0 11111111 00010000000000000000000

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那么此时我们就可以知晓示例中的结果为何如此：

先看第1环节，为什么 9 还原成浮点数，就成了 0.000000 ？

再看第2环节，浮点数9.0，为什么整数打印是 1091567616

我们本期的学习到这里就结束咯，有没有收获呀，哈哈！创作不易，点个赞再走咯，或者留下你宝贵的建议！