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临汾住房与城乡建设厅网站,百度基木鱼建站,如何做好网站设计,西昌新站seo目录 一、整型在内存中的存储 1. 原码、反码、补码 2. 大端与小端 二、浮点数在内存中的存储 1.浮点数的存 2. 浮点数的取 3. 题目解析 一个变量的创建需要在内存中开辟空间,而开辟的空间大小是由数据类型决定的。下面我们就来讨论一下整型、浮点型在内存中的…

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一、整型在内存中的存储

1. 原码、反码、补码

2. 大端与小端

二、浮点数在内存中的存储

1.浮点数的存

2. 浮点数的取

3. 题目解析


一个变量的创建需要在内存中开辟空间,而开辟的空间大小是由数据类型决定的。下面我们就来讨论一下整型、浮点型在内存中的储存。

一、整型在内存中的存储

1. 原码、反码、补码

整数的2进制表述方法有三种:原码、反码、补码

对于有符号整数,这三种表示形式均有两部分组成:(1)符号位,(2)数值位。

而对于无符号整数,则只有数值位。

在2进制序列中最高位是符号位,其余都是数值位。对于符号位而言,用 “ 0 ” 表示正,用 “ 1 ” 表示负。

正数的原、反、补码都相同。

负整数的三种表示方法各不相同。

对于负数而言:

原码

直接将数值按照正负数的形式翻译成二进制就可以得到原码。

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。

当然,反码到原码也可以先取反,再+1。

原码、反码、补码三则之间的转换方法:

对于整形来说:数据存放内存中其实存放的是补码 

这是因为:

使用补码,可以将符号位和数值域统 一处理。

同时,由于中央处理器(CPU)只有加法器,这样加法和减法就可以统一处理了。

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。

示例:

#include <stdio.h>
int main()
{int a = 20;int b = -10;int c = a + b;printf("%d\n", c);return 0;
}

这个代码的计算过程:

但是如果你用原码来计算:

这样计算的结果为:20 - 10 = -30 ,明显不成立。所以在内存中存放的是补码,计算时是有补码来计算的。

2. 大端与小端

知道了整型数字在内存中的存储形式之后,那也要知道它在内存中的存储位置。下面就来讨论一下它在内存中的存储位置关系。

对于存储16进制的a变量的存储方式的理解,就需要理解大端与小端的介绍。

首先需要了解一下,大端与小端的存储概念。

大端字节存储:是指低位字节的数据保存在内存的高地址中,而高位字节的数据保存在内存的低地址中。简称 大端

小端字节存储:是指低位字节的数据保存在内存的低地址中,而高位字节的数据保存在内存的高地址中。简称 小端。

图解:

下图是编译器中一个小端存储的示例:

为什么会出现大小端的区分呢?

        这是因为在计算机系统中,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8bit位,但是在C语言中除了8bit的 char 之外,还有16bit的 short 型,32bit的 int 型等,所以只有char型的数据能在一个地址单元中存储,而大于8bit的类型就需要分配到多个地址单元中。

        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。

        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。

下面的一个练习可以很好的体现出大小端的应用。

  • 题目:用一个小程序来拍段当前机器的字节序(即判断大端与小端)。

这个问题可以这样解决:

先定义一个 int a = 1,由于1的16进制是00 00 00 01,然后再用char型的指针去取出这个int型的1的第一个字节数据。若这个指针指向的数据是1,则为小端,若为0,则为大端。

#include<stdio.h>
int main()
{int a = 1;char* p = (char*)&a;if (*p == 1)printf("小端\n");elseprintf("大端\n");return 0;
}

二、浮点数在内存中的存储

首先来看以下代码及其运行结果:

为什么会出现这种情况呢?

这其实是因为浮点型与整型的存储方式是不同的。

1.浮点数的存

要理解上述这个结果,⼀定要搞懂浮点数在计算机内部的表示方法,即浮点数是怎么存的?

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^E表示指数位

比如:根据上述规则,十进制的5.5,写成二进制是101.1,则二进制的科学计数法为:1.011*2^2,相当于:(-1)^0*1.011*2^2,那么S=0,M=1.011,E=2 。

正因为任意一个二进制浮点数都可以用S,M,E这三个字母来表示,所以就有了以下规定:

IEEE754规定:

  •  对于32位的浮点数(float),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(double),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

当然在这之中,对于存的“ M ”“ E ”也有一些特别的规定:

 1. 对于 M

看到上面的规定,可以发现二进制 M 的范围是:1~2 ,所以M就可以写成  1.xxxxxxx  的形式,其中  xxxxxxx  是小数部分。也就是说,对于任意的M,其中要改变的只有它的小数部分。

所以IEEE 754又有规定:

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,所以内存中保存的M只有小数部分。

比如在保存1.01的时候,只保存01,等到读取的时候,才会把第一位的1加上去。

这样做的目的是:节省1位有效数字。

对32位浮点数来说,留给M只有23位,将第一位的1舍去以后,就等于可以保存24位有效数字(23位的小数部分+1位隐含的1)。

对64位浮点数来说,留给M只有52位,将第一位的1舍去以后,就等于可以保存53位有效数字(52位的小数部分+1位隐含的1)。

 2. 对于 E

首先,要知道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,我们在使用科学计数法时可以发现,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,所以在保存成32位浮点数时,必须保存成10+127=137,即:10001001

知道了上述关于M和E的特点,就可以掌握 浮点数的存 的操作了。来看下面的一个示例:

2. 浮点数的取

知道了浮点数的存,那么就应该也要知道浮点数时怎么取出来的。

对于S和M来说,怎么存的就怎么取出去。但是对于E来说,就要分三种情况。

E不全为0或不全为1(常规情况)

这时需要采用以下规则:

指数E的计算值减去127(32位的浮点数)或1023(64位的浮点数),得到真实值,再将有效数字M前加上第⼀位的1。

比如:

32位的浮点数。存操作:0.5的二进制为:0.1,由于M的规定整数部分一定为1,则需要将小数点向右移动一位,即1.0*2^(-1) ,此时的 E = -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23位,所以保存的M为:00000000000000000000000

0,5的在内存即为:  0 01111110 00000000000000000000000

取的操作:第一位为0,则S=0;中间的8为01111110,即为126,这时需要减去127,得到-1,故E= -1,最后23为均为0,则M的小数部分就为0,再将有效数字M前加上第⼀位的1。,得到M=1.0,最后代入公式:V   =  (−1)^S ∗ M ∗ 2^E, 得到二进制:0.1,再转化为十进制为:0.5。

E全为0

这时,浮点数的指数E规定等于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,正负取决于符号位s。这样做只能表示±0,以及接近于0的很小的数字。

如:

在内存中的存储:0 00000000 00100000000000000000000  

现在要将它取出来,通过这32位二进制,可以得到S=0,M=1.001,由于这里的E保存的是全0,所以,E的真实值被规定等于1-127,即为-126,这时若通过公式来算:V   =  (−1)^S ∗ M ∗ 2^E = (-1)^0*0.001*2^(-126),可以发现,此时V是一个及其小的数,无限接近于0了,所以在编译器中会把它默认为是0。

E全为1

这时,表示的是正负无穷大(正负取决于符号位s);

0 11111111 00010000000000000000000

3. 题目解析

回顾刚刚的问题:

现在对这个应该有了很好的理解了吧。

首先,由于n是整型,所以n的二进制补码就为:0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001

以%d打印就是打印这个补码的原码的十进制数。

当它强制性转化为浮点数后,再用%f打印,就会对这个二进制进行拆分,可以得到S=0,E=1-127=-126,M=000 0000 0000 0000 0000 1001,E为全0,所以这个浮点数是一个无限接近0的数,所以打印的就是0.000000.

当它以浮点数的形式存进去,根据公式,则S=0,M=1.001,E=3+127=130,则得到的二进制为:0 10000010 001 0000 0000 0000 0000 0000

当它以%d的形式打印时,会认为它是补码0100 0001 0001 0000 0000 0000 0000 0000

所以会打印出1,091,567,616

当以%f打印时,则会以0 10000010 001 0000 0000 0000 0000 0000,先得到S=0,M=1.001,E=130-127=3,然后再以公式计算得到并输出9.000000

本篇文章到此结束!

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