整数和浮点数在内存中存储

本文详细解释了整数(原码、反码和补码表示)在内存中的存储方式,以及浮点数(如float、double和longdouble)遵循的IEEE754标准,包括符号位、有效数字和指数的存储方法。32位和64位浮点数的具体储存规则也进行了说明。

整数在内存中的存储

        整数的二进制以 原码 反码 补码 表示.

        三种表示方法均有符号位和数值位两部分,符号位用 0 表示正,用 1 表示 负,而数值位最高位的一位是被当作符号位,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

        对于整型来说:数据存放内存就是补码.

例如: 8的存放

        原码:00001000

        反码:00001000

        补码:00001000

          -8的存放

        原码:10001000

        反码:11110111

        补码:11111000

 浮点数在内存中的存储

        常见的浮点数 1.23 1E5等,浮点数家族包括:float double long double   ( 它们的范围在float.h中定义)

        它们的存储按照 IEEE754标准储存

V = (-1)^s * M * 2^E

(-1)^s 是符号位,当S = 0就是正数, 当S=1的时候就是负数

M 表示有效数字,M是大于等于1,小于2的

2E表示指数为位

        例如 5.0 = 101.0 = 1.01 * 2^2

               -5.0 = -101.0 = -1 * 1.01 * 2 ^ 2

        由IEEE 754规定

        32位的浮点数这样储存

         64位的浮点数这样储存

注意 : 

         在对E存储的时候,要加上中间值127,然后表示成二进制码储存 而储存M的时候,尾数要去整数部分,然后补齐0到23位

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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