基本类型与转换

基本类型与转换

 

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基本类型
有符号数和无符号数
自动转换
强制转换

 

C的类型树
1、基本类型：字符(char)、整数(short/int/long)、浮点(float/double)。另外，字符和整数可与unsigned组合成无符号型。
2、复合类型：数组、结构、联合、枚举
3、VOID
4、*

 

字符
大小为1B，值为ASCII。取值范围一般是－128~127，也有机器把char当作unsighed char型对待，此时取值范围一般是0~255.

 

整数
[unsigned ] + short|int|long
整数的长度
2 ≤ sizeof(short) ≤ sizeof(int)
4 ≤ sizeof(long)
VC6.0，short、int、long的长度分别为 2、4、4

 

Signed/Unsigned
无符号数
有符号数
模 M

 

-1的补码为 全1， +(-1) 即 +(M-1)，这就是 用加法器实现减法运算 的原理。

 

端模式
整数(short/int/long)各字节在内存中保存的顺序问题，称为Endian，又称 主机序（本地充）.
Big-Endian(BE),就是高位字节（权值较大的字节）排放在内存的低地址端，低位字节排放在内存的高地址端。
Little-Endian(LE), 就是低位字节（权值较小的字节）排放在内存的低地址端，高位字节排放在内存的高地址端。

 

eg
双字 0x01020304(DWORD) 在内存中的分布
地址 4000 4001 4002 4003
LE 04 03 02 01
BE 01 02 03 04

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浮点数
float类型变量是如何存放的呢？
目前大多数高级语言（包括C）都按照 IEEE-754标准来规定浮点数的存储格式。
IEEE-754规定，单精度浮点数用4字节存储，双精度浮点数用8字节存储.

IEEE-754标准
S+E+M
Sign 符号位，尾数的符号位；
Exponent 阶，即指数，用“+bias”表示；
Mantissa 尾数，即有效小数，用原码表示；

需要注意的是，非零的浮点数规格化以后小数点左边总是有且仅有一个1，所以没必要存储。

浮点数的表示中包括一类"特殊数值", 
即当指数的二进制位全为１时，这个浮点数被认为是"特殊数值", 
此时，若尾数的二进制位全为0，则表示无穷大，
1. 若符号位为1则为负无穷大;
2. 若符号位为0则为正无穷大; 
3. 若M的二进制位不全为0时，表示NaN(Not a Number)，表示这不是一个合法实数或无穷，或者该数未经初始化．

规格化表示
十进制数的科学计数法
± a×10^n，其中1≤|a|＜10，n为整数
例如
3×10^8，1×10^-2
有效数字
从左边不为0的数字开始...
890314000保留三位有效数字为8.90*10^8
839960000保留三位有效数字为8.40*10^8
0.00934593保留三位有效数字为9.35*10^-3
二进制数的科学计数法

二进制数的科学计数法
±1.m~m * 2 E e~e

- 12 = - (110)b
- 1.10 * 2 E 2
6.5 = (110.1)b
+ 1.101 * 2 E 2
0.3 = (0.010011001...)b
+ 1.0011001... * 2 E -2

The exponent field needs to represent both positive and negative exponents. To do this, a bias is added to the actual exponent in order to get the stored exponent. For IEEE single-precision floats, this value is 127. Thus, an exponent of zero means that 127 is stored in the exponent field. A stored value of 200 indicates an exponent of (200-127), or 73. For reasons discussed later, exponents of -127 (all 0s) and +128 (all 1s) are reserved for special numbers.

阶码
阶码部分采用移码表示，移码值为127，从而使阶码值的范围由原来的1到254，经移码后变为-126到+127。

由32位单精度所表示的IEEE 754标准浮点数N可以有如下的解释：
 若E=0，且M=0，则N为0。
 若E=0，且M≠0，则N=(-1)S·2-126·(0.M)。为非规格化数。
 若1≤E≤254，则N=(-1)S·2E-127·(1.M)。为规格化数。
 若E=255，且M≠0，则N=NaN（‘非数值’）。
 若E=255，且M=0，则N=(-1)S∝（无穷大）。
由此可见， IEEE 754标准使0有了精确表示，同时也明确地表示了无穷大，所以，当a/0(a≠0)时得到结果值为±∞；当0/0时得到结果值较小的数，为了避免下溢而损失精度，允许采用比最小规格化数还要小的数来表示，这些数称为非规格化数(Denormalnumber)。应注意的是，非规格化数和正、负零的隐含位值不是1而是0。

下面举两个例子来说明IEEE 754标准浮点数的表示：

(1)N=-1.5，它的单精度格式表示为：

  1 01111111 10000000000000000000000

 其中，S=1，E=127(0)，M=0.5(1.5)，因此N= -1.5。

 (2)以下的32位数所表示的单精度浮点数为多少?

  1 10000001 01000000000000000000000

 其中，S=1，E=129(2)，M=0.25(1.25)，由公式可知N= 1.25<<2 = -5。

 

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自动转换

如果一个运算符两边的运算数类型不同，先要将其转换为相同的类型，然后再参加运算。

转换规则如下
double ←← float
↑
unsigned long
↑
long
↑
unsigned
↑
int ←← char, short
横向箭头表示必然的转换，即不管是否有不同类型参与运算都要转换。
纵向箭头表示表达式中出现不同类型时，较小类型（表示的最大数较小）向较大类型转换。

强制转换
赋值时发生的类型转换属于强制类型转换。

1、长整→短整
截断

2、有符号－无符号
内存复制

3、浮点数→整数
丢弃小数

4、整数→浮点数
0舍1入

eg:
// tip: sizeof(long) = 4
ulong ulv = 0xffffff80;
float fv = ulv;
// now fv = 1<<32
ulv = fv;
// now ulv = 0

最强势的转换是 & —— 取地址，然后转换。