3.3 数据类型
Java是一种强类型语言。这就意味着必须为每一个变量声明一种类型。再java中，一共有8种基本类型，其中有4种整型、2种浮点类型、1种用于表示Unicode编码的字符单元的字符类型char和1种用于表示真值的bollean类型。
3.3.1 整型
整型用于表示没有小数部分的数值，它允许是负数。Java提供了四种整型。
类型 存储需求 取值范围
int 4字节 -2 147 483 648 ~ 2 147 483 647
short 2字节 -32 768 ~ 32 767
long 8字节 -9 223 372 036 854 775 808 ~ 9 223 372 036 854 775 807
byte 1字节 -128 ~ 127
那int类型在计算机中是如何存储的呢？
首先先了解一下，计算机中的原码，补码和反码
原码：是用来表示数字的一种方式：一个正数，转换为二进制位就是这个正数的原码。负数的原码就是负数的绝对值转换成二进制 位然后在高位补1就是这个负数的原码
反码：正数的反码就是原码，负数的反码等于原码除符号位以外所有的位取反
补码：正数的补码和原码相同，负数的补码位其原码除符号为所在位取取反（得到了反码了），然后最低为加1
正数的反码和补码都与原码相同。
负数的反码为对该数的原码除符号位外各位取反
负数的补码为该数的原码除符号位外各位取反，然后最后一位加1
再说说为什么有了原码又出现了反码和补码
计算机和人脑不一样，能判断符号为来进行正负号的基本运算
比如 1 + -1 = [0000 0000]原+[1000 0001]原=[1000 0010]原=-2
答案当然是错误的
为了满足负数对加法的需求，就必须让负数与他对应的二进制码是同步递增或者递减的要求，由于正数本身满足它本身的加法，所以不需要任何改变。这就是反码的定义由来例如
-2+1=[1111_1101]反 + [0000_0001]反 = [1111_1110]反= -1
[1000_0000]的二进制没有对应任何真数，于是就规定了这个数的真数是-128
但是仍然存在问题：
-1 + 2 =[1111_1110]反 + [0000_0010]反 = [0000_0000]反=0
要解决这个问题就必须让反码中的[1111_1111]和[0000_0000]合并,
由于[1111_1111]+[0000_0001]=[0000_0000],所以负数反码的基础上+1就可以解决反码中跨0的误差问题，同时不会对负数与它对应的二进制反码的同步增加产生影响，所以再反码的基础上+1就完美的解决了符号参与运算的问题，这也就是为什么补码再负数反码的基础上+1的由来（而且cpu中只有加法电路）
实际上int类型在内存中是这样存储的低位在前，高位在后的方式存储的，也就是按照下面的方式
第1字节 第2字节 第3字节 第4字节
00000001 00000000 00000000 00000000
再说说int类型的取值范围是如何计算的
范围 -2 147 483 648 ~ 2 147 483 647 怎么计算出来的呢
刚才说了，计算机中int类型是用补码储存的
原码为 0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 （这是2^31-1）
1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 (这是2^31)
int类型是最常用的，但是如果表示星球上的居住人数，就需要使用long类型了。byte和short类型主要用于特定的应用场合。
长整型数值有一个后缀L或l(如40000000000L)。十六进制数值有一个前缀0x或0。八进制有一个前缀0（八进制表示法比较容易混淆，所以建议最好不要使用八进制常数。）加上前缀0b或0B就可以写成二进制数。
3.3.2 浮点类型
浮点类型用于表示小数部分的数值。在Java种有两种浮点类型，具体内容
类型 存储需求 取值范围
float 4 字节 大约 ± 3.402 823 47E + 38 F（有效位数为 6 ~ 7 位）
double 8 字节 大约 ± 1.797 693 134 862 315 70E + 308（有效位数为 15 位）
那float类型在计算机中是如何存储的呢？
S表示符号位，E为指数为，M表示尾数
根据IEEE float类型一共占4个字节共32位
最高位符号通过0/1来区分S为0时为正数，S为1时为负数。
E指数为8位，对于8位补码-128~127，可得到对应的阶码表示为0~255，其中0和255分别用来表示0和无穷大，1~254用来表示规范数字，即指数范围从-126到127，也就是说实际的指数等于指数位表示的数值减127；
M在计算机内部保存时整数部分固定为1，M的范围是[1.0，2.0）之间默认这个数的第一位可以被舍弃，所以float尾数其实不是23位而是24位
M尾数为为23位则取二进制1.1......1（小数点23为），则取到2-2^-23 约等于2.
所以V的绝对值最大为2^127*(2-2^-23)约等于2^128=3.4E+38。加上符号之后可表示为（3.4E+38）。
实际上尾数决定了浮点数的精度，尾数只有23位，加上省略的那位就是24位。如果一个int类型的值小于224，那么float是完全可以表示的。如果int类型大于224就不一定能表示了。假如一个int数值的二进制表示形式是100000000000000000000000，表示成指数形式是1.00000000000000000000000*223，对应的float的类型，尾数位全部为0，指数位是23+127=150，这样完全没有问题。假如一个int数值的二进制表示形式是1000000000000000000000001，表示成指数形式是1.000000000000000000000001*224，对应的float的类型尾数位是000000000000000000000001一共24位，这样就完全超出了float最多容纳23位尾数的能力。所以就不能正确表达这个int值了。由此也可以得出不能被float准确表达的最小int值是224+1。我们再将1000000000000000000000001的值加1，变成了1000000000000000000000010，这样变换为指数形式可以看出尾数又变为了23位，也就是说25位的二进制整数最后一位是0才能被float准确表示，每2个数就有一个不能被准确表示。如果是26位的二进制整数最后两位都是0才可以被float准确表达，每4个数就有3个不能被准确表示，以此类推。
现在再来回答为什么在编程的过程中似乎没怎么引起注意，这是因为，我们平时用的数值基本都小于224+1=16777217。
double表示这种类型的数值精度是float类型的两倍（有人称之为双精度数值）。绝大部分应用程序都采用double类型。在很多情况下，float类型的精度很难满足需求。实际上，只有很少的情况适合使用float类型，例如，需要单精度数据的库，或者需要储存大量数据。float类型的数值有一个后缀F或f（例如，3.14F）.没有后缀F的浮点数值（如3.14）默认为double类型。当然可以在浮点数值后面添加后缀D或d（例如，3.14D）。
3.3.3 char类型
3.3.5 boolean类型
boolean(布尔)类型有两个值：false和true，用来判定逻辑条件。整型值和布尔值之间不能进行相互转换。