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## 3.1.1. 基本数据类型
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谈到计算机中的数据，我们能够想到文本、图片、视频、语音、3D 模型等等，这些数据虽然组织形式不同，但是有一个共同点，即都是由各种基本数据类型构成的。
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谈到计算机中的数据，我们能够想到文本、图片、视频、语音、3D 模型等等，这些数据虽然组织形式不同，但都是由各种基本数据类型构成的。
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**「基本数据类型」是 CPU 可以直接进行运算的类型，在算法中直接被使用。**
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**「基本数据类型」是 CPU 可以直接进行运算的类型，在算法中直接被使用**。
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- 「整数」根据不同的长度分为 byte, short, int, long ，根据算法需求选用，即在满足取值范围的情况下尽量减小内存空间占用；
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- 「浮点数」代表小数，根据长度分为 float, double ，同样根据算法的实际需求选用；
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- 「字符」在计算机中是以字符集的形式保存的，char 的值实际上是数字，代表字符集中的编号，计算机通过字符集查表来完成编号到字符的转换。占用空间与具体编程语言有关，通常为 2 bytes 或 1 byte ；
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- 「布尔」代表逻辑中的 “是” 与 “否” ，其占用空间需要具体根据编程语言确定，通常为 1 byte 或 1 bit ；
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!!! note "字节与比特"
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1 字节 (byte) = 8 比特 (bit) ， 1 比特即最基本的 1 个二进制位
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<p align="center"> Table. Java 的基本数据类型 </p>
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- 「布尔」代表逻辑中的“是”与“否”，其占用空间需要具体根据编程语言确定，通常为 1 byte 或 1 bit ；
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<div class="center-table" markdown>
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@ -40,9 +34,74 @@ comments: true
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以上表格中，加粗项在「算法题」中最为常用。此表格无需硬背，大致理解即可，需要时可以通过查表来回忆。
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**「基本数据类型」与「数据结构」之间的联系与区别**
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### 整数表示方式
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整数的取值范围取决于变量使用的内存长度，即字节（或比特）数。在计算机中， 1 字节 (byte) = 8 比特 (bit) ， 1 比特即 1 个二进制位。以 int 类型为例：
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1. 整数类型 int 占用 4 bytes = 32 bits ，因此可以表示 $2^{32}$ 个不同的数字；
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2. 将最高位看作符号位，$0$ 代表正数，$1$ 代表负数，从而可以表示 $2^{31}$ 个正数和 $2^{31}$ 个负数；
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3. 当所有 bits 为 0 时代表数字 $0$ ，从零开始增大，可得最大正数为 $2^{31} - 1$ ；
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4. 剩余 $2^{31}$ 个数字全部用来表示负数，因此最小负数为 $-2^{31}$ ；具体细节涉及到到“源码、反码、补码”知识，有兴趣的同学可以查阅学习；
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其它整数类型 byte, short, long 取值范围的计算方法与 int 类似，在此不再赘述。
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### 浮点数表示方式 *
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细心的你可能会疑惑： int 和 float 长度相同，都是 4 bytes ，**但为什么 float 的取值范围远大于 int** ？这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。
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IEEE 754 标准规定，32-bit 长度的 float 由以下部分构成：
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- 符号位 $\mathrm{S}$ ：占 1 bit ；
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- 指数位 $\mathrm{E}$ ：占 8 bits ；
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- 分数位 $\mathrm{N}$ ：占 24 bits ，其中 23 位显式存储；
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设 32-bit 二进制数的第 $i$ 位为 $b_i$ ，则 float 值的计算方法定义为
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\text { val } = (-1)^{b_{31}} \times 2^{\left(b_{30} b_{29} \ldots b_{23}\right)_2-127} \times\left(1 . b_{22} b_{21} \ldots b_0\right)_2
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$$
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转化到十进制下的计算公式为
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$$
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\text { val }=(-1)^{\mathrm{S}} \times 2^{\mathrm{E} -127} \times (1 + \mathrm{N})
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其中 $\mathrm{S} \in \{-1, 1\}$ , $\mathrm{E} \in \{ 1, 2, \dots, 254 \}$ , $(1 + \mathrm{N}) = 1+\sum_{i=1}^{23} b_{23-i} 2^{-i} \subset [1, 2 - 2^{-23}]$ 。
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我们知道，数据结构是在计算机中 **组织与存储数据的方式**，它的主语是“结构”，而不是“数据”。比如，我们想要表示“一排数字”，自然应该使用「数组」这个数据结构。数组的存储方式使之可以表示数字的相邻关系、先后关系等一系列我们需要的信息，但至于其中存储的是整数 int ，还是小数 float ，或是字符 char ，**则与所谓的数据的结构无关了**。
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以上图为例，$\mathrm{S} = 0$ ， $\mathrm{E} = 124$ ，$\mathrm{N} = 2^{-2} + 2^{-3} = 0.375$ ，易得
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$$
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\text { val } = (-1)^0 \times 2^{124 - 127} \times (1 + 0.375) = 0.171875
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$$
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现在我们可以回答开始的问题：**float 的表示方式包含指数位，导致其取值范围远大于 int** 。根据以上计算， float 可表示的最大正数为 $2^{127} \times (2 - 2^{-23}) \approx 3.4 \times 10^{38}$ ，切换符号位便可得到最小负数。
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**浮点数 float 虽然拓展了取值范围，但副作用是牺牲了精度**。整数类型 int 将全部 32 位用于表示数字，数字是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 float 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越大。
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进一步地，指数位 $E = 0$ 和 $E = 255$ 具有特殊含义，**用于表示零、无穷大、$\mathrm{NaN}$ 等**。
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| 指数位 E | 分数位 $\mathrm{N} = 0$ | 分数位 $\mathrm{N} \ne 0$ | 计算公式 |
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| ------------------ | ----------------------- | ---------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
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| $0$ | $\pm 0$ | 次正规数（subnormal number） | $(-1)^{\mathrm{S}} \times 2^{-126} \times (0.\mathrm{N})$ |
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| $1, 2, \dots, 254$ | 正规数 | 正规数 | $(-1)^{\mathrm{S}} \times 2^{(\mathrm{E} -127)} \times (1.\mathrm{N})$ |
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| $255$ | $\pm \infty$ | $\mathrm{NaN}$ | |
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特别地，次正规数显著提升了小数精度：
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- 最小正正规数为 $2^{-126} \approx 1.18 \times 10^{-38}$ ；
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- 最小正次正规数为 $2^{-126} \times 2^{-23} \approx 1.4 \times 10^{-45}$ ；
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双精度 double 也采用类似 float 的表示方法，在此不再赘述。
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### 基本数据类型与数据结构的关系
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我们知道，**数据结构是在计算机中组织与存储数据的方式**，它的主语是“结构”，而不是“数据”。如果我们想要表示“一排数字”，自然想到使用「数组」数据结构。数组的存储方式可以表示数字的相邻关系、顺序关系，但至于其中存储的是整数 int ，还是小数 float ，或是字符 char ，**则与所谓的数据的结构无关了**。
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换言之，基本数据类型提供了数据的“内容类型”，而数据结构提供数据的“组织方式”。
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=== "Java"
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@ -105,7 +164,6 @@ comments: true
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float decimals[10];
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char characters[10];
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bool booleans[10];
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```
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=== "C#"
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krahets
2 years ago