【浮点数在内存中的存储(2)】

文章目录

  • 前言
  • 一、浮点型在内存中的存储
    • 1.1 整型和浮点型在内存中存储的差异
    • 1.2 浮点数在内存中怎么存储
      • S E M 是什么
      • IEEE754对 M 的规定
      • 指数E从内存中取出的三种情况
  • 总结


前言

本文章继【数据在内存中的存储(1)】,完成收尾工作。
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一、浮点型在内存中的存储

1.1 整型和浮点型在内存中存储的差异

【浮点数在内存中的存储(2)】_第1张图片
为什么打印的四个结果完全不一样呢?

接下来就涉及到一个知识点:浮点型在内存中的存储

仔细观察上面代码打印的结果发现:

以整数的形式放进去,再以整数的形式打印出来,结果跟放进去的数一样,以整数的形式放进去,再以浮点数的形式打印出来,结果跟放进去时的数不一样。
如果以浮点数的形式放进去,再以整数的形式打印出来,结果跟放进去时的数不一样,以浮点数的形式放进去,再以浮点数的形式打印出来,结果跟放进去的数一样。

这说明了:同一个整形在内存中存储,以浮点数形式打印还是以整型形式打印,这两者结果不一样。同一个浮点型在内存中存储,以浮点数形式打印还是以整型形式打印,这两者结果也不一样。

如果想要整形,就以整形的形式存储,以整形的方式打印。
想要浮点型,就就以浮点数的形式存储,以浮点数的方式打印

总结:整型和浮点型在内存中的存储方式是有差异的

1.2 浮点数在内存中怎么存储

根据国际标准IEEE(电子和电子工程协会)754,任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式:

  • (-1)^5 * M * 2^E
  • (-1)^5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,大于等于1,小于2,2^E表示指数位。

M E是什么呢?怎么求出呢?
举例
5.5 是十进制的浮点数,先转换成二进制,再写成科学计数法。
对照公式,然后就能知道S,M,E的值。
【浮点数在内存中的存储(2)】_第2张图片

S E M 是什么

IEEE 754规定:
对于32位的浮点数,也就是float类型,最高位的1位是符号位S,接着的8位是指数E,剩下的32位为有效数字M。

【浮点数在内存中的存储(2)】_第3张图片
对于64位的浮点数,也就是double类型,最高位的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。【浮点数在内存中的存储(2)】_第4张图片
IEEE 754对有效数字M和指数E,还有一些特别规定。

IEEE754对 M 的规定

前面说过,1≤M<2,也就是说,M可以写成1.xxxxxx的形式,其中xxxxxx表示小数部分。
IEEE754规定,在计算机内部保存M时,默认这个数的第一位总是1,因此可以被舍去,只保存后面的xxxxxx部分。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。

IEEE754对 E 的规定

指数E,情况就比较复杂。

首先,E为一个无符号整数(unsigned int)
这意味着,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,科学计数法中的E是可以出现负数的,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。

比如浮点数0.5
【浮点数在内存中的存储(2)】_第5张图片
上面说到E是无符号整型,规定8个bit位只能存正数,不能存负数,所以先让(-1)+127=126,存的是加得的值也就是126。所以就做一个修正,把负数变成正数,这个修正值就是127。
而对于double类型的数来说,这个修正值是1023,对于11位的E来说,是加上1023,然后存进去。

注意:当要往外拿的时候,就要减去它们的修正值,才是真实的E。

验证:
【浮点数在内存中的存储(2)】_第6张图片

按F10调试起来,输入&f,可以看到地址正是0×40b00000,而且是小端存储。
【浮点数在内存中的存储(2)】_第7张图片

指数E从内存中取出的三种情况

然后,指数E从内存中取出还可以再分成三种情况:

E不全为0或不全为1(绝大部分情况)

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,则为1.0*2N(-1),其阶码为-1+127=126,表示为
01111110,而尾数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:
01111110 00000000000000000000000

E全为0
这时,浮点数的指数E等于1-127(或者1-1023)即为真实值,有效数字M不再加上第一位的1,而是还原为0.xxxxxx的小数。这样做是为了表示+0,以及接近于0的很小的数字。

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);

这就能解释文章开头的代码了

int main()
{
	int n = 9;
	//
	//0 00000000 00000000000000000001001
	//S  E        M
	//0  -126     0.00000000000000000001001
	//(-1)^0 * 0.00000000000000000001001 * 2^-126
	//无限接近0
	//E在内存中是全0
	//
	float* pFloat = (float*)&n;

	printf("n的值为:%d\n", n);//9
	printf("*pFloat的值为:%f\n", *pFloat);//0.000000

	*pFloat = 9.0;
	//1001.0
	//1.001 * 2^3
	//(-1)^0 * 1.001 * 2^3
	//S=0     E=3  M=1.001
	//0 10000010 00100000000000000000000 原码=补码
	
	printf("num的值为:%d\n", n);//1091567616
	printf("*pFloat的值为:%f\n", *pFloat);//9.0

	return 0;
}

总结

以上就是今天要讲的内容,本文介绍了浮点数在内存中的存储的相关知识,能更加明白数据在内存中是怎么存储的。

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