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摘要： C语言的基本数据类型，大家从学生时代就开始学习了，但是又有多少人会试图从底层的角度去学习呢？这篇文章会用一问一答的形式，慢慢解析相关的内容和困惑。
本文分享自华为云社区《从深入理解底层的角度学习C语言之基本数据类型》，作者： breakDawn 。
C语言的基本数据类型，大家从学生时代就开始学习了，但是又有多少人会试图从底层的角度去学习呢？这篇文章会用一问一答的形式，慢慢解析相关的内容和困惑。
- 数据类型位数和符号
- 数据类型转换
- 浮点数
数据类型位数和符号
Q: C里的signed 和unsigned类型的区别是什么？
A：拿unsigned char无符号char 和 signed char有符号char举例（因为他们都是1字节，比较好举例子）
假设某个局部变量a，内存里存的都是0xff(即二进制11111111)
执行printf("%d",a)时， 输出的是255，还是-1呢？
如果a是无符号，那就是255。
如果a是有符号，那就是-1。
Q:为什么有符号的0xff输出的是-1？A:这个就是补码的概念。
正数的补码就是其本身负数的补码是在其原码的基础上, 符号位不变, 其余各位取反, 最后+1. (即在反码的基础上+1)
- 补码的计算方式：如果是-1，则负号就是首位的“1”， 而“-1”里的1作为二进制是0000001，取反+1，得到1111111， 和首位1拼接，变成了11111111.
- 进行printf打印时，C语言通过变量类型，确认11111111的首位是符号位，于是通过补码的反向计算，得到实际真值为-1。
- 如果是无符号，则C语言通过变量类型，确认11111111的首位不是符号位，不需要反向计算，于是直接输出255。
原码、反码、补码对于+1和-1的表示如下[+1] = [00000001]原 = [00000001]反 = [00000001]补[-1] = [10000001]原 = [11111110]反 = [11111111]补
Q: 已知正负数默认都是补码的形式，为什么不能用原码表示数字呢？即只用第一个标识符号位，后面7位就是代表真实绝对值A:计算机CPU做计算时，无法区别符号位，只会死板的将8位数字进行加法计算。假设做减法，就和下面那样1 - 1 = 1 + (-1) = [00000001]原 + [10000001]原 = [10000010]原 = -2可以看到符号位的信息会误导减法的计算。
Q: 那为什么不用能反码呢A:因为反码对于0的表示有两种情况，11111111可以代表-0，而00000000代表+0，相当于浪费了。而补码不存在这个情况。11111111代表-1,00000000代表0。
Q: 为什么要有补码？补码有什么好处？A:当计算机执行1 - 1时， 希望都是用加法的动作来做，且不希望做if-else判断，根据符号位去判断正负再做加减，对计算机的消耗是很大的。
使用补码的机制，则可以将1-1转成变成1+(-1)那么-1就是补码0xff，和0x01相加，变成了0，即不需要做真正的减法即可
Q: 刚才提到CPU希望都是位加法，不肯做减法，为什么？A:因为CPU的减、乘、除都是基于加法、移位等操作实现的。加法过程依赖CPU的ALU累加器，累加器背后的电路是数字电路异或门和与门的组合。
Q: 为什么补码表示的情况下，范围是-128到127？为什么补码会比原码和反码多一位？A:就是上面提到的0的问题。原码的10000000、00000000都表示0，补码的11111111和00000000都表示0，而补码只有1个0的表示
同时补码有一个100000000， 把后7位取反+1，等同于-128。
原码、反码、补码知识详细讲解（此作者是我找到的讲的最细最明白的一个）
Q: 计算机在CPU做计算时，怎么识别是无符号还是有符号？A:CPU 所处理的寄存器、内存中的数本身无符号信息。CPU 做加减法时会一起做无符号数的进位/有符号数的溢出标志，并不专门对待有符号数和无符号数。
有无符号的区别是只属于（中）高级语言的概念，反映到机器语言上，是跟运算及与其结果相关的指令上的区别，而不会反映到 CPU 所处理的数本身。
即CPU处理时，统一用加法处理，但是否要做求补等操作，取决于提供的运算指令。
Q: C语言的char是signed char还是unsigned char？A: 当你定义为char时， 可能是signed char，也可能是unsigned char。
这个取决于你编译器的实现。-funsigned-char : 设置为 unsigned char-fno-signed-char : 设置为 非 signed char-fsigned-char : 设置为 signed char-fno-unsigned-char : 设置为 非 unsigned char
Q: int有可能像char一样，即可能是signed int也可能是unsigned int吗？A:int一定是有符号int。不会因为编译器不同而不同。
Q: 为什么char可以区分有符号或者无符号，但是int只能默认为signed int ?A:个人理解和应用场景有关，char不一定会参与计算，而int大部分情况下都是有符号计算，因此默认为signed int比较好。
Q: ILP32、LP64、LLP64分别是什么？A:指的是这个操作系统中，有哪些类型分别是多少位的意思。I指intL指longLL指long longP指point指针32和64就是分别指32位和64位。
- 32位系统一定是ILP32模型
- 64位系统中，unix一般是LP64，而windows则是LLP64即linux中，long是64位， 而在windows中，long是32位，而只有long long是64位
Q: 为什么windos要用LLP64这么奇怪的模型？这个模型里， long是32位，long long 才是64位。A:来自知乎陈硕大佬的回答：
我猜，是因为 Windows API 从 16-bit 升级到 32-bit 发生得太晚了——大约是随 1995 年发布的 Windows 95 而普及 。
虽然之前有 Windows NT 3.x 和 Win32s，但似乎比较小众。
而 Unix 从 16-bit 升级到 32-bit 发生在 1980 年前后，当时运行在 VAX 上的 Unix/32V 和 3BSD 都是 32-bit 的。
造成的结果是，两边的程序对 short/int/long 的长度形成了不同的习惯认知：
Unix 程序习惯了 int 是 32-bit，而 long 不一定只有 32-bit。Windows/DOS 习惯了 long 是 32-bit，而 int 有可能是 16-bit 或 32-bit，因为刚刚从 16-bit 升级上来嘛。
当往 64-bit 升级的时候，如果把 Windows 的 long 升级到 64-bit，会破坏原来很多程序的假设，只好用个新的类型来表示 64-bit 整数了。反正 LONGLONG 在 32-bit 程序中也是 64-bit 整数，干脆用它好了。
详细的数据类型展示：
PS: 从上面可以看到java虚拟机的一个优势，就是对开发者而言，屏蔽了各不同系统情况下的数据位数。
Q: 那么又有个问题，java虚拟机如何实现不同平台可以跑相同的java代码，不用担心底层数据类型的？A:如图所示，class字节码都是同一份，但是不同的系统，会有不同的虚拟机解释器实现，在解释器实现里处理了不同的数据类型位数情况。
数据类型转换
Q: C里的隐式类型转换有什么规律？A:
- 占用字节数少的类型，向占用字节数多的类型转换；int->long
- 占用字节数相同情况下，有符号向无符号转换；int->unsigned int
- 整数类型向浮点类型转换；int -> double
- 单精度向双精度转换；float->double
Q: 下面这个例子输出多少，为什么？A:
void Test()
{
int a = -1;
unsigned b = 10;
if (a > b)
{
printf("a is greater than b.\n");
}
else
{
printf("a is less than or equal b.\n");
}
}输出a>b即a is greater than
因为a=-1，存储的二进制是11111111， 强转成unsigned时，二进制没有变，但是对编译器而言表示的大小变成了255了。
浮点数
float、double、long double的比特数、有效位数、数值范围如下：
Q: 下面这个代码输出什么？
#include
int main(void)
{
float a = 9.87654321;
float b = 9.87654322;
if(a > b)
{
printf("a > b\n");
}
else if(a == b)
{
printf("a == b\n");
}
else
{
printf("a < b\n");
}
return 0;
}A：输出"a=b"， 因为float最多7位有效小数点位数。
Q: 32位float，1bit为符号位，23bit为位数，8bit为指数， 这3个划分是如何得到float的有效位数以及数值范围的？A：IEEE754标准理解。
有人问为什么要学习这个？
对于高精度场景下的浮点计算，掌握IEEE754的标准很重要，否则无法理解高精度场景时计算过程出现的各种问题， 特别是一些金融场景，对于小数点后面的数字会特别敏感。
Q：java的BigDecimal类可以表示任意精度，原理是啥？
A：BigDecimal的原理很简单，就是将小数扩大N倍，转成整数后再进行计算，同时结合指数，得出没有精度损失的结果。
以long型的intCompact和scale来存储精确的值。
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