【C语言】数据在内存中的存储

一,整数

整数在内存中的存储方式主要取决于整数的数据类型和计算机的体系结构,通常它们储存在内存中的基本单位是字节(byte)

1,常见的整型数据类型(32位系统)

  • int ——整形

int 占 4 个字节,范围在 -2,147,483,648 到 2,147,483,647 之间。

  • short ——短整型

short 占 2 个字节,范围在 -32,768 到 32,767 之间。

  • long——长整型

long 占 4 个字节,范围在 -2,147,483,648 到 2,147,483,647 之间

  • long long ——长长整形

long long 占 8 个字节,范围在 -9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807 之间。

  • char ——字符型

char 是一种字符型,但它也具有整数的属性,char 类型的值是一个只有8位的整数,通常在0到255的范围内,可以表示各种字符,如字母、数字和符号。char 类型在内存中使用整数值来表示字符,每个字符都有一个相应的整数编码,通常使用ASCII编码或其他字符编码方案。因此可以看出char 型实际上就是整型的一种,只是它通常用于表示字符。

有一点需要注意,char 类型在声明时,有符号(signed char)还是无符号(unsigned char)这一点是不确定的,是取决于编译器的,在VS上,char == signed char

那么,整数在内存中是如何存放的呢?

2,整数在内存中的存储

我们知道,一个整数的二进制表示方式有三种,即 原码反码补码 。这三种表示方式均由符号位数值位两部分组成,其中 数值位 的 最高位就是 符号位
而对于整形而言,数据在内存中存放的其实是 补码。其中:
正整数的原码,反码,补码,都相同
而负整数的三种表示方式不相同。

原码负数取绝对值再转换成二进制得到原码
反码原码的符号位不变,其余数值位按位取反得到反码
补码反码加 1 得到补码

当符号位为 0 时,表示正数,为 1 时表示负数
例如数字 11 和 -11 :
11: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1011
-11:1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1011

3,大小端字节序

整数在内存中的存储遵循机器的字节序(endianness),而字节序分为两种 —— 大端字节序小端字节序。那么什么是大端小端呢?

在了解这个之前,我们需要知道字节的高位和低位是什么。下面给出一个整数:
123
在这里插入图片描述
这里 1 是整数123 的百位,也就是高位,3 是个位,也就是低位

所谓大端字节序,就是说这个数存放在内存中的时候,高位字节在前,低位字节在后,也就是说,低位字节序的内容存放到高地址中,高位字节序的地址存放到低地址中。
小端字节序则跟大端字节序刚好相反,高位字节在后,低位字节在后。
比如下面一行代码

int n = 0x11223344; // 16进制

大端的存储方式如图所示:
在这里插入图片描述
小端:
在这里插入图片描述
不同的环境下,存储方式可能会有不同。在VS2022中,采用的就是小段字节序存储,如图:
在这里插入图片描述

二,浮点数

1,基本概念

浮点数在内存中的存储方式通常遵循IEEE 754标准,该标准定义了浮点数的二进制表示方法,这是一种用于表示浮点数的二进制编码方式。IEEE 754标准定义了两种主要类型的浮点数:
单精度(32位)和双精度(64位)

浮点数在内存中通常由 符号位指数位尾数位 所组成:

  • 符号位:和整数的符号位一样,浮点数的第一个位通常用于表示符号,表示数值的正负。0表示正数,1表示负数。
  • 指数位:接下来的一组位用于表示指数。这些位用来表示浮点数的指数部分,通常是以二进制形式表示的,而且通常包括偏移值,以允许表示正指数和负指数。
  • 尾数位:最后的一组位用于表示尾数或尾数部分。这些位存储了浮点数的小数部分。通常,这些位被标准化为小数点前面的值为1,因此在存储时,通常不需要存储整数部分的1。

而这三组位的大小,则取决于数据类型(即精度):

单精度浮点数(float)通常使用 32 位,其中 1 位用于符号,8 位用于指数,23 位用于尾数。

双精度浮点数(double)通常使用 64 位,其中 1 位用于符号,11 位用于指数,52 位用于尾数。

需要注意的是,浮点数表示是二进制的,因此可能存在精度问题,尤其是在进行浮点数运算时。对于一些特定的数值,如无理数,表示可能不精确。

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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