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数据在内存中的存储

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Ronin305
发布2025-12-22 13:47:12
发布2025-12-22 13:47:12
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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。

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

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。

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,补齐0到23位00000000000000000000000,则其二进制表示形式为:

0 01111110 0000000000000000

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)。

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原始发表:2025-12-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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