C语言中的整数和浮点数在内存中存储

在C语言中，整形和浮点型数据的存储方式有所不同。

对于整形数据，C语言使用补码表示法存储。补码表示法可以方便地进行二进制加减法运算，同时能够简化硬件设计。对于正整数，其补码与原码相同，即直接存储其二进制表示。对于负整数，其补码表示为：将原码的符号位保持不变，其余位取反，然后加1。例如，一个8位的有符号整数-5的补码表示为11111011。

对于浮点型数据，C语言遵循IEEE 754标准存储。该标准定义了单精度（float）和双精度（double）两种类型。以单精度为例，它占用32位，分为三部分：1位符号位，8位指数位和23位尾数位。符号位表示正负，指数位表示浮点数的指数部分，尾数位表示浮点数的小数部分。在存储时，首先将浮点数转换为科学计数法，然后将指数部分和小数部分转换为二进制表示，再根据IEEE 754标准进行存储。例如，浮点数3.14可以表示为1.57*2^1，其中1.57为尾数部分，1为指数部分。在存储时，指数部分需要加上一个偏移值（对于单精度浮点数，偏移值为127），然后与符号位和尾数位一起存储。

通过以上方式，C语言能够高效地存储和处理整形和浮点型数据。

而本文章将详细介绍以上规则

1. 整数在内存中的存储

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 。

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. ⼤⼩端字节序和字节序

当我们了解了整数在内存中存储后，我们在 vs2022上 调试看⼀个细节：

# include

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？

2.1 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。

       简单的来说就是 ⼤端字节序（以字节为最小单位）是我们生活中的书写方式，而小 端字节序则是相反的。

上述概念需要记住，⽅便分辨⼤⼩端。

2.2 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。

2.3 ⼤⼩端字节序和字节序判断

下面是一道百度笔试题

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。

//编写判断大小端程序
int main()
{
	int a=0x11223344;
	char* p = (char*)&a;
	if (*p == 11)
	{
		printf("大端字节");
	}
	else
	printf("小端字节");
	return 0;
}

3. 浮点数在内存中的存储

常⻅的浮点数：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

 3.1题⽬

#include 
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;
}

运行结果为

3.2 浮点数的存储

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^  E 表⽰指数位

eg:

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

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。

有效数字M

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。

指数E

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

3.2.2 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:

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。

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）

0 11111111 00010000000000000000000

3.3 题⽬解析

下⾯，让我们回到⼀开始的题目

先看第1环节，为什么 9 还原成浮点数，就成了 0.000000 ？ 9以整型的形式存储在内存中，得到如下⼆进制序列：

  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001

⾸先，将 9 的⼆进制序列按照浮点数的形式拆分，得到第⼀位符号位s=0，后⾯8位的指数

E=00000000 ，

最后23位的有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001。

由于指数E全为0，所以符合E为全0的情况。因此，浮点数V就写成：

V=(-1)^0 × 0.00000000000000000001001×2^(-126)=1.001×2^(-146)

显然，V是⼀个很⼩的接近于0的正数，所以⽤⼗进制⼩数表⽰就是0.000000。

再看第2环节，浮点数9.0，为什么整数打印是 1091567616

⾸先，浮点数9.0 等于⼆进制的1001.0，即换算成科学计数法是：1.001×2^3

所以： 9.0  =  (−1) ^  0 * (1.001)  ∗  2^3

那么，第⼀位的符号位S=0，有效数字M等于001后⾯再加20个0，凑满23位，指数E等于3+127=130， 即10000010

所以，写成⼆进制形式，应该是S+E+M，即

0 10000010 001 0000 0000 0000 0000 0000

这个32位的⼆进制数，被当做整数来解析的时候，就是整数在内存中的补码，原码正是

1091567616 。

完