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一.整形在内存中的存储
我们知道，一个变量的创建需要在内存的开辟一块空间，开辟空间的大小是由变量本身的类型决定的，那么整形变量在内存中是如何存储的呢？
比如下面这段代码：
#include<stdio.h> int main() { int a = 10; int b = -10; return 0; }我们知道，int类型的变量的创建需要开辟4个字节的空间，为了探究它们在内存中的存储方式，我们需要先了解以下这个概念。
1.原码、反码、补码
我们知道在计算机中，所有的数据都是通过二进制将0和1存储在内存中。在计算机中，整数有三种2进制表示方法，即原码、反码和补码。三种表示方式都是由符号位和数值位表示。符号位由0表示正，1表示负，而数值位中，正整数的原码、反码、补码都相同。负整数中原码、反码、补码都不相同。
原码 直接将数值按照正负数的形式翻译成二进制就可以得到原码。 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。 对于整形数据，在计算机中是以补码的形式存储的。这是因为使用补码，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。
我们回到刚开始的代码，在编译器中看看整数的存储方式：
我们发现，对于a和b分别存储的是补码。但是我们发现顺序有点不对劲。按理来说，a的存储方式不应该是00 00 00 0a吗？为什么却是0a 00 00 00呢？我们接着往下看。
2.大小端的介绍
大端 即大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中。 小端 即小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，保存在内存的高地址中。 那么为什么要由大小端呢？
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。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。
二.浮点型在内存中的存储
1.引例
在上面我们了解到了整数在内存中的存储形式，那么浮点型的存储是否和整数一样呢？我们可以通过下面这串代码来观测一下：
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include<stdio.h> 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; }如果不了解浮点型在内存中的存储形式，大部分人可能会认为这串代码运行的结果应该是：
n的值为：9
*pFloat的值为：9.000000
num的值为：9
*pFloat的值为：9.000000那么究竟是不是呢？我们运行看看：
可以看到，对于上述代码，运行的结果和我们的预期差距还是有点大的。为什么会是这样的结果呢？我们接着往下看。
2.浮点数存储规则
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，M>=1&&M<2。 2^E表示指数位。 举个列子：
十进制中的5.5，二进制表示为101.1，相当于1.011*2^2。那么对照上面的格式
S=0
M=1.011
E=2
十进制中的-5.5，二进制表示为-101.1，相当于-1.011*2^2。对照格式
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。
因为M>=1&&M<2，即M可以写成1.xxx...的形式(xxx表示小数部分)
因为M前面总是为1，因此，IEEE规定，在内存中保存M时，舍去前面的1只保留后面的小数部位。
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。
而对于E的保存，情况比较复杂：
E在内存中是以一个无符号整形（unsigned int）保存的，也就是说，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，在科学计数法中，E是可以为负数的，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。
然而，指数E从内存中取出还存在三种情况：1.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，表示为1.0*2^(-1)，其中E为-1+127=126，表示为01111110，而M=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。
2.E全为0
规定，浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023）。
这是因为如果E+127（或者+1023）后还全为0，则真实的E=-127，当E=-127时，那这将是一个非常小的一个数（非常接近0了），所以IEEE 754就直接规定了E的真实值。
并且，有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxx...的小数。这样做是为了表示±0，以及接近于0的数字。
3.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）。
这是因为E全为1时，（2）11111111=（10）255，1.xxx...*2^255会是一个非常大的数字，因此就规定如果有效数字M全为0，表示±无穷大。
了解了这些，我们就能解释开始那串代码的输出结果为什么会是那样了，下面就来解释下原因。
（ 不考虑大小端）
9的二进制表示为：00000000 00000000 00000000 00001001（9在内存的的补码）
因此第一个printf以整形打印所以输出9。
第二个printf是以float类型打印*pFloat，因为这是个浮点型指针，以浮点数的方式读取9，所以最高位被解读成了S（符号位），接下来8位解读成了E（指数位），剩下的被解读成了M（有效数字），因此被解读成了（-1）^0*0.00000000000000000001001*2^-126,所以这个数非常接近0了，所以打印出了0.000000。
第三个printf，打印之前，先是将9.0以浮点数的形式放到*pFloat中，而（10）9.0=（2）1001.0=1.001*2^3=（-1）^0*1.001*2^3。所以存进内存中就是
01000001000100000000000000000000。打印出来时是以整形打印，所以=1091567616。
最后一个printf由于存进去的是浮点型，而且以浮点型打印，所以最后结果就是浮点型，即9.000000。
至此，所有内容都已经讲完，感谢你的观看，如果觉得写的不错，请点赞收藏转发支持一下!