零基础自学C语言|数据在内存中的存储

✈整数在内存中的存储

在讲解操作符的时候，我们就讲过了下面的内容：
整数的2进制表示方法有三种，即原码、反码和补码
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。

对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。

对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。
为什么呢？
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。

✈大小端字节序和字节序判断

当我们了解了整数在内存中存储后，我们调试看一个细节：

int main()
{
	int a = 0x11223344;
	return 0;
}

调试的时候，我们可以看到在a中的0x11223344这个数字是按照字节为单位，倒着存储的。这是为什么呢？

🚀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。
上述概念需要记住，方便分辨大小端。

🚀为什么有大小端？

为什么会有大小端模式之分呢？

这是因为在计算机系统中，我们是以字节为单位的，每个地址单完都对应着一个字节，一个字节为8bit位，但是在C语言中除了8 bit的char之外，还有16 bit的short型，32bit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。
例如：一个16bit的short型x，在内存中的地址为 0x0010 , x的值为 0x1122，那么0x11 为高字节，0x22 为低字节。对于大端模式，就将0x11放在低地址中，即0x0010中，0x22放在高地址中，即0x0011中。小端模式，刚好相反。我们常用的X86结构是小端模式，而KEIL C51 则为大端模式。很多的ARM,DSP都为小端模式。有些ARM处理器还可以由硬件来选择是大端模式还是小端模式。

✈ 练习

🚀练习1：

请简述大端字节序和小端字节序的概念，设计一个小程序来判断当前机器的字节序。

int main()
{
	int i = 1;
	int b = (*(char*)&i);

	if (b == 1)
	{
		printf("小端");
	}
	else
	{
		printf("大端");
	}
		
	return 0;
	}

运行结果：

🚀练习2：

int main()
{
	char a = -1;
	signed char b = -1;
	unsigned char c = -1;
	printf("a=%d,b=%d,c=%d", a, b, c);
	return 0;
}

int main()
{
	char a = -1;
	//-1:
	//10000000 00000000 00000000 00000001(原码)
	//11111111 11111111 11111111 11111111(反码)
	//a:
	//10000001(原码)
	//11111111(反码)
	signed char b = -1;
	//b:
	//10000001(原码)
	//11111111(反码)
	unsigned char c = -1;
	//c:
	//11111111(原码)
	//11111111(反码)
	printf("a=%d,b=%d,c=%d", a, b, c);
	return 0;
}

运行结果：

🚀练习3：

int main()
{
	char a = -128;
	printf("%u\n", a);
	return 0;
}

int main()
{
	char a = -128;
	//-128:
	//10000000 00000000 00000000 10000000(原码)
	//11111111 11111111 11111111 10000000(反码)
	//a:
	//10000000(原码)
	//10000000(反码)
	//11111111 11111111 11111111 10000000(整型提升)
	printf("%u\n", a);
	return 0;
}

运行结果：

🚀练习4：

int main()
{
	char a = 128;
	printf("%u\n", a);
	return 0;
}

int main()
{
	char a = 128;
	//00000000 00000000 00000000 10000000(原码)
	//00000000 00000000 00000000 10000000(反码)
	//a:
	//10000000(原码)
	//10000000(反码)
	//11111111 11111111 11111111 10000000(整型提升)
	printf("%u\n", a);
	return 0;
}

运行结果：

🚀练习5：

int main()
{
	char a[1000];
	int i;
	for (i = 0; i < 1000; i++)
	{
		a[i] = -1 - i;
	}
	printf("%d", strlen(a));
	return 0;
}

int main()
{
	char a[1000];
	int i;
	for (i = 0; i < 1000; i++)
	{
		a[i] = -1 - i;//a[i]=-1，-2，-3，...，-128，127，126，...，0，-1，...
	}
	printf("%d", strlen(a));//找/0，如果找到，就计算/0之前的长度
	return 0;
}

运行结果：

🚀练习6：

unsigned char i = 0;
int main()
{
	for (i = 0; i <= 255; i++)
	{
		printf("hello world\n");
	}
	return 0;
}

unsigned char i = 0;
int main()
{
	for (i = 0; i <= 255; i++)
	{
		printf("hello world\n");//i=0,1,...,255,0,1,...
	}
	return 0;
}

运行结果：

🚀练习7：

int main()
{
	unsigned int i;
	for (i = 9; i >= 0; i--)
	{
		printf("%u\n", i);
	}
	return 0;
}

int main()
{
	unsigned int i;
	for (i = 9; i >= 0; i--)
	{
		printf("%u\n", i);//i=9,8,7,...,1,0,2^33-1,2^33-2,...
	}
	return 0;
}

运行结果：

🚀练习8：

int main()
{
 int a[4] = { 1, 2, 3, 4 };
 int *ptr1 = (int *)(&a + 1);
 int *ptr2 = (int *)((int)a + 1);
 printf("%x,%x", ptr1[-1], *ptr2);
 return 0; }

int main()
{
	int a[4] = { 1, 2, 3, 4 };
	int* ptr1 = (int*)(&a + 1);
	int* ptr2 = (int*)((int)a + 1);//a[4]=01 00 00 00 02 00 00 00 03 00 00 00 04 00 00 00
	printf("%x,%x", ptr1[-1], *ptr2);
	return 0;
}

✈浮点数在内存中的存储

常见的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括：float、double、long double类型。浮点数表示的范围：float.h中定义

🚀例题：

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;
}

上面的代码中，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。

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：

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

(-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，M是大于等于1，小于2的
2表示指数位

十进制的-5.0，写成二进制是-101.0，相当于-1.01x2^2。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

3.2.1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，1sM<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；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。

🚀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：0.5的二进制形式为0.1，由于规定正数部分必须为1，即将小数点右移1位，则为1.0*2^(-1)，其阶码为﹣1+127（中间值）=126，表示为01111110，而尾数1.0去掉整数部分为0,，补齐0到23位0000000000000000000000，则其二进制表示形式为：