---

1. 整数在内存中的存储

1.整数的2进制表示方法有三种，即 原码、反码和补码
2. 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。
3. 存储时存储的是补码，取出的时取出的原码

如：

正负数的原码、反码、补码转换

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。
补码转换原码，将上述过程反过来即可 ：补码-1得到反码，反码符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到原码了

如，存储int类型 -1，和1

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。

无符号类型：
即将符号位去掉，将所有位当数值位

无符号位的原码、反码、补码相同
如：unsigned int 1 、-1

2. 大小端字节序和字节序判断

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。

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。
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。

例：
如何存储0x11223344

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

练习：
设计⼀个小程序来判断当前机器的字节序

1.大端和小端的区别在于存储的字节序
2.我们只需要取低地址的一个字节就可以观察是大端还是小端了

代码实现：

#include <stdio.h>
int check_sys()
{int i = 1;//设置i=1，只观察第一个字节return (*(char *)&i);//强制类型将&i转为char*（为了只取第一个字节），再解引用得到第一个字节的内容
}
int main()
{int ret = check_sys();//调用函数，看返回值if(ret == 1){printf("⼩端\n");}else{printf("⼤端\n");}return 0;}

3. 浮点数在内存中的存储

**1.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

2.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：
V = (−1) ∗ S M ∗ 2E
• (−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^E 表示指数位
举例来说：

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

float类型浮点数内存分配

double类型浮点数内存分配

3. 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。

我们将上述例子存储起来：
假设5.5是float类型

M的首位可以省略掉，存储小数点后面的数即可
4.浮点数取的过程

S ->判断正负
M->按存储时候的顺序取出，并前面加1，如上面的例子：.011，然后再在前面加1->M=1.011
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
00000000000000000000000，则其⼆进制表示形式为:0 01111110 00000000000000000000000
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。 如：0 0000000000100000000000000000000
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） 如：0 11111111 00010000000000000000000

5.精度问题
在存储一个浮点数时，由于存储的比特位是有限的，fioat-23位，double-52位，一旦超过这个位数就会出现精度丢失的问题
如：打印99.7时

int main() {float a = 99.7;printf("%f", a);return 0;
}

运行结果：

丢失了一些数据。
总结：

（1）有些浮点数在内存中无法精确保存
（2）double精度一定比float的高
（3）浮点数在比较时可能会出现问题

练习：

#include <stdio.h>
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;}

输出的结果是什么？

解析：

以上就是我的分享了，如果有什么错误，欢迎在评论区留言。
最后，谢谢大家的观看！