在引入知识之前，先来看一个案例，就知道了解浮点型数据存储的重要性与必要性。...那就有必要让我们来了解浮点型数据的存储啦！...2.那么浮点型数据是怎么存储的呢？...事实上，c语言内存存储浮点数时，也确实是只存储S、和指数E有关的一个值、和M有关的一个值(注意，这里不是直接存E、M) 详情如下: 相对应的float型是32位的，它的存储空间如下： ...浮点型数据存储是很重要的知识点，它也加强了我们对数据存储的了解！
#1024程序员节｜用代码，改变世界# 目录 一、整形的存储 1.原码、反码、补码的概念 （1）正数的原反补码： （2）负数的原反补码： （3）原码运算： 2.大小端介绍： 二、浮点型的存储 1.浮点型的存储...2.浮点型的读取： 一、整形的存储 以整形int为例，我们知道在c语言中整形int占四个字节，那么在计算机中这四个字节又是怎样将数据存储下来的呢？...if (*p == 1)//若第一个地址存的是1，则数据的低位存在内存低的地址中，为小端 { printf("小端"); } else printf("大端"); } 整形的存储方式就讲到这里...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。 举个例子：浮点型float= -6.5的存储。...-6.5(十进制)---->0110.1（二进制）---->1.101*2^2 S=1，M=1.101,E=2 2.浮点型的读取： 我们知道浮点型在内存中的存储后，将步骤反过来就是取出的过程了。
整数和浮点数在内存中存储 1 整数 整型数据的储存是以补码的形式进行存储 原码 反码 补码 对于正整数的储存，三者相同 对于负整数的储存,如下： 1 0000000 00000000 00000000...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。...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。...3 特殊情况 M 不都为 1也 不都为 0 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.xxxxx x的⼩数。
目录 1-0常见的浮点数 1-1浮点数在内存中的存储引入 1-2浮点数存的规则 1-3浮点数取的规则 1-4重新研究引入的那一题：（结合存和取） 1-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1-7 完结...，可使用软件everything里搜索） 1-1浮点数在内存中的存储引入 先来看一道题引入 #include //浮点型数据在内存中的存储 int main() { int...）的方式存进去，同时按照整数（浮点数）的视角拿出来是正常的 2.但是按整数（浮点数）的方式存进去，同时按照浮点数（整数）的视角拿出来不正常（和我们开始想的不一样）的 总结： 从这里我们可以看出整数和浮点数在内存中的存储方式是有区别的...来看两个十进制转换为在内存中二进制存储格式的例子： 例子1：float a=5.5 例子2：float b=0.5; 1-3浮点数取的规则 情况1.当E不为全0或全1时 这时浮点数就采用...（这里就留给读者自己举例子） 1-4重新研究引入的那一题：（结合存和取） 1.按整型数的方式存进去，同时按照浮点数的视角拿出来 1-5.按浮点数的方式存进去，同时按照整型数的视角拿出来 1
其实要搞清楚这个就必须要知道整型与浮点型在内存中的存储方式是不一样的(详见整型的存储方式) 这里的重点是浮点形是如何在内存中储存的?...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。...1,091,567,616 printf("*pFloat的值为：%f\n", *pFloat); //以浮点数的形式放进去,以浮点数的形式取出来 //所以打印的值是9.000000...return 0; } 以上就是浮点数在内存中的存储规则,其实根本上是看待数据的方式不同,导致了打印的值与我们预期的值不相同。
浮点数存储规则 根据国际标准IEEE（ 电器和电子工程协会 ） 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...IEEE 745 规定： 1.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。...如图： 2.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。 如图： IEEE 754对有效数字M和指数E，还有一些特别规定。...下面以32位的浮点数为例： 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...这就涉及到浮点型数据的存储与读取了 请看下图： 我们把代码改成下图所示，就能看见小数点后更多的数字： 例2： #include int main() { float a=5.5f
C语言中，有两种类型的浮点数：32位的float和64位的double，而在计算机中存储的是用二进制的科学计数法(即基数为2)表示的值 例如100=1100100B=1.1001B*26，123.456...既然基数固定为2，尾数的整数部分固定为1，那存储时就可以省略掉它俩了，只需要存储另外三个信息：正负符号+指数+尾数的小数部分 float:符号占1位，指数占8位，尾数小数占23位； double:符号占...将C语言中的定义转换为汇编验证一下 ? 再看一个纯小数的存储，例如0.00123456，这次倒着推导一下 ?...计算机中存储的是983683318，转换为二进制就是00111010101000011101000011110110B。...计算机里存储的是两个32位数：1079958831(高)、446676599(低) ?
一、用科学计数法存储小数 一个小数，如5.5，它在存储进入计算机之前会先转化成科学计数法的形式，先将5.5转化为二进制形式，即101.1，接着转化成科学计数法的形式便是1.011*2²，再进一步转化为国际标准...（1）国际标准IEEE 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 ，为什么是2^E呢？...，接下来进入本文的重点部分，浮点数在内存中的存储 二、浮点数在内存中的存储 浮点数数据在32位的处理器上最高的1位存放符号位(S)...浮点数据在64位处理器，最高的1位是符号位S， 接着的 11 位是指数 E ，...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。
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....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。...例如 5.5在内存中的存储为101.1, 怎么来的呢? 请看下图小数转化为二进制在内存中的权重....浮点数取的过程 指数E从内存中取出的过程可以再分为三种情况: E不全为0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....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，
浮点数在内存中的存储详解 我们知道, 计算机内部实际上只能存储或识别二进制。...我们日常使用的 浮点数 也不例外, 最终也要被存储到这样的二进制小格子中。（来源于知乎） 对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。 那么，对于浮点数来说，在内存中是如何存储的呢？...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...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的 例如：数字0.5，二进制为0.1，存储为浮点型，但是规定了M大于等于1，所以将小数点右移一位，他的存储形式就是（-1)^ 0 * 1.0*2^(-1)，...例如，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 保存如下 此外，指数E还有一个重点，不能存储为全0或者全1！
常见的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。...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。 ...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...*pFloat的值为：%f\n", *pFloat); return 0; } 分析： 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
那么到这我们就应该想一下，到底是为什么，难道是之前对于整型的存储的理解到浮点数就不同了？难不成浮点数的存储方式，和我们想的完全不一样吗？...那么，S=1，M=1.01，E=2 同时IEEE754规定： 1、对于32位的浮点数来说，最高位的1位存储的是符号位S，接着的8位存储指数E，剩下的23位存储有效数字M。...2、对于64位的浮点数来说，最高位的1位存储的是符号位S，接着的11位存储指数E，剩下的52位存储有效数字M。...4、2浮点数的取 指数E从内存中取出的过程还可以分为三种情况： 1、E不全为0或者不全为1 那就按照上面的正常方法进行，先S后E最后M的方式一个个取出。...E全为0的时候，应该是一个很小的数字，所以才会导致最后的结果是0.0000000 看第二部分 既然是浮点数的指针，那么存储的时候会是什么呢？
localstorage和sessionStorage localstorage定义：数据是持久保存的，除非手动清除。...页面关闭数据还在 sessionStorage定义:为每一个数据源维持一个存储区域，在浏览器打开期间存在，包括页面重新加载 保存JSON格式的数据之前，需要把JSON格式的数据转换为字符串，称为序列化...可以使用JSON.stringify()序列化JSON格式的数据为字符串数据。...var stringData = JSON.stringify(jsonObject); 如果把存储的Storage中的数据以JSON格式对象的方式去访问，需要把字符串数据转换为JSON格式的数据，成为反序列化...可以使用JSON.parse()反序列化字符串数据为JSON格式的数据。
图是多对多的关系，它的存储通常有两种办法。邻接矩阵和邻接表。一般而言，对于稀疏图使用邻接表来存储，对于稠密图使用邻接矩阵来存储。下面给出邻接矩阵实现图的代码。...cout << "请输入边信息：(两个顶点)\n"; for (k = 0; k numE; k++) { cin >> i >> j; //i和j之间有边 //因为无向图的矩阵是对称的...邻接表的实现方式和散列表（哈希表）比较像，只是不需要散列函数而已。把所有的顶点放在了一个数组中。这样做适合稀疏图。...(newNode); //判断是否分配到空间 newNode->num = n; newNode->weight = w; //begin顶点到end顶点的边的权重...测试的结果如下图所示。 ?
1、无中生“友” 2、浮点型数据介绍 3、浮点数的表示形式 3.1 浮点数转换为二进制 3.2 科学计数法表示二进制数 3.3 存储科学计数法表示的二进制 4、如何精确的表示浮点数 1、无中生“...，也就是我们常常说的float 另外一个是用64比特表示双精度的浮点数，也就是我们平时说的 double 在计算机中都是用二进制存储，因此不论是32位浮点数还是64位浮点数，由于基数2是固定常数，对每一个浮点数都一样...，所以不必用显示的方式来表示它 对go语言来说，分别是float32和float64，这两种类型的二进制表示分别如下图 那么具体是怎么转换和存储的呢？...存储科学计数法表示的二进制 Float32，用32位的二进制来存储一个浮点数 Float64，用64位的二进制来存储一个浮点数 以float32位为例进行表示 sign：用1位表示浮点型的正负，0...最终，39.29在存储时的二进制为0 10000100 001110100101000111101，后面超出的直接丢弃，这就是浮点型可能无法精确表示的原因 4、如何精确的表示浮点数 在go中使用decimal
); return 0; } 输出结果： 我们不难发现，当n以整型的方式存进去，然后分别以整型和浮点型的方式取出，发现以浮点型的方式打印结果有问题；对应的，当n以浮点型的方式存进去，再以整型的方式取出...由此，可以得出一个结论，浮点型在内存中的存储和整型在内存中的存储是不一样的。...单精度浮点数存储的模型（float） 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位比特位是有效数字M 双精度浮点数存储的模型（double） 对于64位的浮点数，最高的1位是符号位...pFloat); return 0; } 先看第一段代码 9在整型n中的存储形式是 00000000000000000000000000001001 然后我们照搬，将其存储在浮点型 0 00000000...也是一个非常小的数字，当我们用%f打印时，只能保留6位有效数字，因此打印结果就是0.000000 再看第二段代码 我们首先是将9.0存储再一个浮点型中 9.0在浮点型中存储的二进制位表达形式是 1001.0
C++成员函数存储方式 在C++中，用类去定义对象时，系统会为每一个对象分配存储空间，如果一个类包括了数据和函数，要分别为数据和函数的代码分配存储空间。...C++的每个对象所占用的存储空间只是该对象的数据部分所占用的存储空间，而不包括函数代码所占用的存储空间。...不论成员函数在类内定义还是在类外定义，成员函数的代码段都用同一种方式存储。...不要将成员函数的这种存储方式和inline函数的概念混淆 常说的某某对象的成员函数，是从逻辑的角度而言的，而成员函数的存储方式，是从物理的角度而言的，二者是不矛盾的。...以上，如果你看了觉得对你有所帮助，就给小林点个赞叭，这样小林也有更新下去的动力，跪谢各位父老乡亲啦~ C++成员函数存储方式 | 存储方式 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
3.浮点数在内存中的存储 先看下面一段代码的输出结果是什么？...对于上面的问题，其实就是关于浮点数在内存中的存储方式。下面就来讲讲浮点数在内存中究竟是如何存储的。...3.1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： • (−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...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...3.3 验证浮点数的存储方式 以5.5为例，它的二进制表示为101.1，即1.011*2^2，则S=0，M=1.011，E=2+127=129， 最后写成二进制形式就是 0 10000001 01100000000000000000000
1.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。...答案是： 1.2 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？...IEEE754规定： 1.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 ...float类型浮点数内存分配 2.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 ...取数据的时候是按照浮点数的方式去取的，即 ⾸先，将 9 的⼆进制序列按照浮点数的形式拆分，得到 1.第⼀位符号位s=0 2.后⾯8位的指数 E=00000000 3.最后23位的有效数字
char类型为一个字节，以char类型为例； 有符号整形signed char取值范围：-128~127； 无符号整形unsigned char 取值范围：0~255； 浮点数在内存中的储存...浮点数的存储 浮点数的表示方式： V:(-1)^s*M*2^E 例：3.5二进制表示(-1)^0*1.11*2^1 s=0,M=1.11,E=1 (-1)^s：表示符号位，当s=0时，V为正数...，当s=1时，V为负数； M ：表示有效数字，取值范围为1<=M<2； 2^E:表示指数位 浮点数的储存就是与S、M、E相关的值 E754 IEEE754规定 对于32位浮点数（float）：最高的一位存储的符号位...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位浮点数（double）：最高的一位存储的符号位S，接着的11位存储指数E，剩下的52位存储有效数字M E是无符号整形 E为8位时，取值范围为...0~255； E为11位时，取值范围为0~2047； 但在科学计数法中，E可以是负数，所以要加上一个中间值，8位的中间值为127,11位的中间值为1023 浮点数读取的过程 E不全为0或不全为1时：指数
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