C语言进阶---深度剖析数据在内存中的存储2

本文深入探讨了浮点数在计算机内存中的存储方式及其解析规则,详细介绍了IEEE 754标准下浮点数的组成部分:符号位、指数位及尾数,并通过实例解释了如何将浮点数转换为二进制形式存储。

浮点型在内存中的存储

常见的浮点数:
3.1415926
1E10
float家族包括 float、double、long double(C99引入).
浮点数表示的范围由float.h定义

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; 
 }

在这里插入图片描述
输出和你想出的结果一样吗?是不是很出乎意料。
到底是为什么呢?我们来讲讲浮点数的存储和取出。

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。

例如:

float f = 5.0f;
//101.0 - 二进制
//相当于(-1)^0 * 1.01 * 2^2

其中S=0 E=2 M=1.01

float f = -5.0f;
//-101.0
//相当于(-1)^1 * 1.01 * 2^2

其中S=1 E=2 M=1.01
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
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

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;
加粗样式对于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
我们来看例子加深记忆:
在这里插入图片描述

浮点数取出

分3种情况:
1.
在这里插入图片描述
2.

在这里插入图片描述
3.
在这里插入图片描述

回头再看:

int main()
{
	 int n = 9;
	 float *pFloat = (float *)&n;
1.	 printf("n的值为:%d\n",n);
2. 	 printf("*pFloat的值为:%f\n",*pFloat);
 	*pFloat = 9.0;
3.	 printf("num的值为:%d\n",n);
4.	 printf("*pFloat的值为:%f\n",*pFloat);
	 return 0; 
 }

1.打印 9 没有问题
2.打印 0

3.
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
4.打印 9.0 应该没有问题

好了以上为今日分享,感谢大家的浏览,请大家多多斧正。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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