基本的内置类型:
char 字符数据类型
short 短整型
int 整形
long 长整型
long long 更长的整形
float 单精度浮点数
double 双精度浮点数
C语言无字符串类型
类型的意义:
1. 使用这个类型开辟内存空间的大小(大小决定了使用范围)。
2. 如何看待内存空间的视角。
1. 类型的基本归类:
整形家族:
( [ ]内的内容可省略 )
char
unsigned char
signed char == char ? 不一定,取决于编译器,常见编译器下相等
short
unsigned short [int]
signed short [int] == short
int
unsigned int
signed int
long
unsigned long [int]
signed long [int] == long
浮点数家族:
float
double
构造类型:( 自定义类型 )
> 数组类型
> 结构体类型 struct
> 枚举类型 enum
> 联合类型 union
指针类型:
int *pi;
char *pc;
float* pf;
void* pv;
空类型:
void 表示空类型(无类型)
通常应用于函数的返回类型、函数的参数、指针类型。
一个变量的创建是要在内存中开辟空间的。空间的大小是根据不同的类型而决定的。
那数据在所开辟内存中到底是如何存储的?
比如:
int a = 20;
int b = -10;
我们知道为 a 分配四个字节的空间。
那如何存储?
下来了解下面的概念:
1. 原码、反码、补码
计算机中的整数有三种表示方法,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
负整数的三种表示方法各不相同。
原码
直接将二进制按照正负数的形式翻译成二进制就可以。
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了。
补码
反码+1就得到补码。
正数的原、反、补码都相同。
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。
2. 大小端介绍
什么是大端小端:
大端(存储)模式:
当一个数据的低字节数据存放在内存的高地址中,高字节序的高地址处,保存在内存的低地址中;
小端(存储)模式:
当一个数据的低字节数据保存在内存的低地址中,高字节序的高地址处,,保存在内存的高地址中。
如:
int a = 0x11223344;
低 11 22 33 44 44 33 22 11 高 |
大端字节序存储 小端字节序存储
为什么有大端和小端:
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,每个地址单元都对应着一个字节,一个字节为8bit。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。
练习:设计一个小程序来判断当前机器的字节序
( 原反补码只针对整数而言,浮点数无原反补码 )
常见的浮点数:
3.14159
1E10
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
【limits.h 和 float.h 可分别查看整型和浮点型可查看表示范围】
1. 一个例子
浮点数存储的例子:
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; }
运行结果如下:
2. 浮点数存储规则
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。
详细解读: 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:
- (-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,大于等于1,小于2。
- 2^E表示指数位。
举例来说:
十进制的5.5,写成二进制是 101.1 ,相当于 1.011×2^2 。
那么,按照上面V的格式,可以得出s=0,M=1.011,E=2。
十进制的-5.5,写成二进制是 -101.1 ,相当于 -1.011×2^2 。那么,s=1,M=1.011,E=2。
IEEE 754规定:
对于32位的浮点数,最高的1位是符号位s,接着的8位是指数E,剩下的23位为有效数字M。
对于64位的浮点数,最高的1位是符号位S,接着的11位是指数E,剩下的52位为有效数字M。
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。
然后,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(1/2)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=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。
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);
到此为止,重新回去对例题分析!