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资料类型

2025-08-02 13:42:14

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在程式设计的型别系统中,数据类型(英语:Data type),又称资料型态、资料型别,是用来约束数据的解释。在程式语言中,常见的数据类型包括原始类型(如:整数、浮点数或字元)、多元组、记录单元、代数资料类型、抽象数据类型、参考型别、类以及函式型别。资料类型描述了数值的表示法、解释和结构,并以演算法操作,或是物件在记忆体中的储存区,或者其它储存装置。

机器中的资料类型[编辑]

所有在电脑中,基于数位电子学的底层资料,都是以位元(0 或 1)表示。其中资料的最小的定址单位,称为位元组(通常是八位元,以八个位元为一组)。机器码指令处理的单位,称作字长(至 2007 年止,一般为 32 或 64 位元)大部分对字长的指令解译,主要以二进制为主,如一个 32 位元的字长,可以表示从 0 至

2

32

1

{\displaystyle 2^{32}-1}

的无符号整数值,或者表示从

2

31

{\displaystyle -2^{31}}

2

31

1

{\displaystyle 2^{31}-1}

的有符号整数值。由于有了二的补数,机器语言和机器大多不需要区分无符号和有符号资料类型。存在著特殊的算术指令,对字长中的位元使用不同的解释,以此作为浮点数。

原始资料类型[编辑]

主条目:原始类型

程式语言提供若干原始数据型别,以作为程式以及专用化复合类型的建立基础。典型的原始资料类型包含各种整数、浮点数以及字串型别。尽管这些建立基础:阵列、记录单元以及参考所联系的资料,可能未包括在基本型别,但仍可将其视为若干原始值的聚集。

复合型别[编辑]

主条目:复合类型

这部分可包括以下内容(最终仍取决于程式语言):

RECORD

一组变数型别,例子:资料库表格中的一行

TABLE

资料库中的索引栏位

NESTED TABLE

任意的单一复合型别的一维阵列

VARRAY

同一型别变数、且固定大小的收集处

数值范围[编辑]

每一个资料类型都有一个数值上的最大和最小值,称作数值范围。了解数值的范围是很重要的,尤其是当使用较小的型别时,你就只能储存范围之内的数值。试图储存一个超出其范围的数值,可能会导致编译或执行错误,或者不正确的计算结果(因为被截断)。

一个变数的范围,是基于用以保存数值的位元组数目,而且整数资料类型通常[注 1]能够储存

2

n

{\displaystyle 2^{n}}

数值(此处的

n

{\displaystyle n}

是指位元)。对于其它的资料类型(例如,浮点数),其数值范围更为复杂,且几乎取决于所使用的储存方法。还有一些不用完全部的位元,例如,布林只需一个位元,且表示一个二进制值(虽然在实践中,通常会用完剩馀的 7 个位元)。某些程式语言[注 2]也允许反向决定,程式设计者定义解决问题所需的范围和精度,然后由编译器自动选择合适的整数或浮点数。

下表列出常见的资料类型,及其数值范围:[注 3]

资料类型

大小

范围

整数型别

布尔型(Boolean)

1 bit

0 至 1

字节(Byte)

8 bit

0 至 255

字(Word)

2 字节

0 至 65535

双字(Double Word)

4 字节,32bit

0 至 4,294,967,295

整数(Integer)

4 字节,32bit

–2,147,483,648 至 2,147,483,647

长整数(Long Integer)

8 字节,64bit

–9,223,372,036,854,775,808 至 9,223,372,036,854,775,807

浮点数型别

浮点数(Float)

4 位元组

1E-37 至 1E+37 (6 个小数位数)

双精度浮点数(Double Float)

8 位元组

1E-307 至 1E+308 (15 个小数位数)

资料结构[编辑]

主条目:资料结构

抽象类型[编辑]

主条目:抽象类型

注释[编辑]

^ 有一个情况将一个或多个位元保留作其它用途,例如:奇偶校验。

^ 例如:Ada、Pascal

^ 注意,在平台和语言之间,资料类型的大小可能有所变化。表中列出的数值,是目前所使用且最常见的大小。

参考文献[编辑]

Luca Cardelli, Peter Wegner. On Understanding Types, Data Abstraction, and Polymorphism, [1] (页面存档备份,存于互联网档案馆) from Computing Surveys (December, 1985).

参见[编辑]

计算机科学主题

类型理论,关于类型的数学模型。

型别系统,关于在程式语言型别中的选择差异。

查论编数据类型无解释的

位元

字节

三进制位

三进制字节

数值

整数

符号性

有符号数

无符号数

定点数

浮点数

双精度

扩展精度(英语:Extended precision)

半精度

迷你浮点数

八精度

四精度

单精度

有理数

复数

任意精度算术

区间(英语:interval arithmetic)

文本

字符

字符串

指针

记忆体位址

物理地址

虚拟地址

参照

组合

代数数据类型

广义(英语:generalized algebraic data type)

数组

关联数组

串列

对象

元对象

可选类型

积类型(英语:Product type)

记录

集合

元组

联合体

标签

其他

布尔型

底层类别(英语:Bottom type)

容器

枚举类型

异常

头等函数

不透明数据类型(英语:Opaque data type)

递归数据类型

信号标

字串流

顶类型(英语:Top type)

类型类

类型系统

单位类型(英语:Unit type)

Void

不定型别

相关议题

抽象资料型别

数据结构

介面

种类(英语:Kind (type theory))

元类

对象类型(英语:Boxing (computer programming))

原始型别与复合型别

协议

子类型

C++模板

型别构造器

参数多态

查论编数据

数据增强

数据分析

Data Archaeology(英语:Data archaeology)

大数据

数据清洗

资料收集(英语:Data collection)

数据集

数据压缩

数据转换

数据损坏

Curation(英语:Data curation)

Degradation(英语:Data degradation)

Editing(英语:Data editing)

ETL

数据抽取(英语:Data extraction)

数据变换(英语:Data transformation)

数据装载(英语:Data loading)

Farming(英语:Data farming)

Format management(英语:Data format management)

Fusion(英语:Data fusion)

数据集成

数据完整性

数据注释(英语:Data annotation)

Library(英语:Data library)

数据损失(英语:Data loss)

数据管理

数据脱敏

数据迁移

元数据

数据挖掘

数据模型

开放数据

Datapoint(英语:Data point)

数据预处理(英语:Data pre-processing)

Preservation(英语:Data preservation)

信息隐私(英语:information privacy)

数据出版(英语:Data publishing)

数据质量(英语:Data quality)

数据恢复

数据精简(英语:Data reduction)

数据保持(英语:Data retention)

数据科学

Scraping(英语:Data scraping)

Scrubbing(英语:Data scrubbing)

数据安全

数据泄露

数据共享(英语:Data sharing)

Stewardship(英语:Data steward)

数据储存(英语:Data storage)

储存装置

数据结构

数据同步

数据确认

数据验证(英语:Data verification)

数据仓库

Wrangling/munging(英语:Data wrangling)

模板

数据模型

开放数据

数据储存

数据类型

数据结构

数据仓库

规范控制数据库:各地

德国

以色列

美国

拉脱维亚

捷克

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