深度解析:整数和浮点数在内存中的存储
引言
在计算机科学中,理解整数和浮点数在内存中的存储方式是深入学习的关键一步。这篇博客将带你深入探讨整数和浮点数的内存表示,并通过代码实例详细解析其存储结构。
整数的内存存储
对于整形来说:数据存放内存中其实存放的是补码。
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:
#include <stdio.h>
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。
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。
如何判断大小端?
#include <stdio.h>
int check_sys()
{int i = 1;return (*(char *)&i);
}
int main()
{int ret = check_sys();if(ret == 1){printf("⼩端\n");}else{printf("⼤端\n");}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
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 ∗ 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
举例来说:
⼗进制的5.0,写成二进制是 101.0 ,相当于 1.01×2^2 。 那么,按照上⾯V的格式,可以得出S=0,M=1.01,E=2。
⼗进制的-5.0,写成⼆进制是 -101.0 ,相当于 -1.01×2^2 。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
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,补⻬0到23位
00000000000000000000000,则其⼆进制表⽰形式为:
1 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。
1 0 00000000 00100000000000000000000
- 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);
1 0 11111111 00010000000000000000000
整数和浮点数存储的区别
- 符号位不同:
整数的符号位直接表示正负,而浮点数的符号位表示整个数的正负。
- 指数位不同:
浮点数中有指数位,可以表示很大或很小的数,而整数直接采用补码形式。
进一步探讨:浮点数的规范化与非规范化表示
IEEE
754标准中,浮点数通过规范化形式表示。规范化的浮点数将尾数的最高位固定为1,因此不需要存储这个位,从而增加了浮点数的精度。非规范化数则是在指数为0时采用的表示方法,这时尾数的最高位不强制为1。
结语
通过这篇博客,我们不仅详细解析了整数和浮点数在内存中的存储结构,还进一步探讨了浮点数的规范化与非规范化表示。希望这篇博客对你在理解计算机底层数据存储方面有所帮助。