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常见的浮点数:
3.14159
1E10 = 1 × \times × 1010(即10000000000.000000)
浮点数家族包括:float、double、long double 类型。
浮点数表示的范围:float.h中定义
在C语言中,浮点型数据(如float和double)在内存中的存储方式通常遵循国际标准IEEE(电气和电子工程协会) 754,这是一种用于表示浮点数的二进制标准。这个标准定义了两种常见的浮点数表示形式:单精度(float)和双精(double)。任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式:
- (-1)S × \times × M × \times × 2E
- (-1)S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。
- 2E表示指数位。
存储
浮点数?IEEE 754标准将浮点数分为三个部分:符号位、指数部分和有效数字部分。
每个部分在内存中占据不同数量的位,具体取决于是单精度还是双精度浮点数。
IEEE 754对有效数字M和指数E,还有一些特别规定。
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。
IEEE 754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。
至于指数E,情况就比较复杂。 指数E的存储方式
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:210 的E是10,所以保存成32位浮点数时,必须保存10+127=137,
即 10001001。
对于32位的浮点数,最高的1位是符号位s,接着的8位是指数E,剩下的23位为有效数字M
在单精度浮点数中,内存结构如下:
[S] [E] [M]
[符号位] [指数位] [有效数字位]
1 8 23
符号位 S
(1 bit):表示正负号。
指数位 E
(8 bit):表示指数部分 (点击跳转到 - 指数E的存储方式)
有效数字位 M
(23 bit):表示小数部分,使用二进制分数表示。
图示:
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 × \times × 2-1,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:
0 01111110 00000000000000000000000
对于64位的浮点数,最高的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。
双精度浮点数的内存结构如下:
[S] [E] [M]
[符号位] [指数位] [有效数字位]
1 11 52
S
(1 bit):表示正负号。E
(11 bit):表示指数部分 (点击跳转到 - 指数E的存储方式)M
(52 bit):表示小数部分。这种内存表示方式使得浮点数可以在计算机上进行精确表示和计算,但也引入了浮点数计算中的一些挑战和限制。
读取
浮点数?指数E从内存中取出可以分成三种情况:
1. E不全为0或不全为1
S:
直接取出,0表示正数,1表示负数E:
指数E的计算值减去127(或1023),得到真实值M:
将有效数字M前加上第一位的1。
2. E全为0
S:
直接取出,0表示正数,1表示负数E:
浮点数的指数E等于1-127(或者1-1023)即为真实值M:
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。
3. E全为1
S:
直接取出,0表示正数,1表示负数E:
指数E的计算值减去127(或1023),得到真实值M:
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)
下面程序输出结果是什么?
int main()
{
int n = 9;
float *pFloat = (float *)&n;
printf("n的值为:%d\n",n);
printf("*pFloat的值为:%f\n",*pFloat);
*pFloat = 9.0;
printf("num的值为:%d\n",n);
printf("*pFloat的值为:%f\n",*pFloat);
return 0;
}
int main()
{
int n = 9;
//将 0x00000009 拆分,得到第一位符号位s=0,后面8位的指数 E=00000000 ,
//最后23位的有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001。
//9 --> 0 00000000 00000000000000000001001 正数原码=反码=补码
// S E M
//E全为0,所以真实值为1-127 = -126
//上一节第二种情况:M = 0.00000000000000000001001
//S = 0
//由于指数E全为0,所以符合上一节的第二种情况。因此,浮点数V就写成:
//V = (-1)^0 * 0.00000000000000000001001 * 2^(-126) = 1.001 * 2^(-146)
//显然,V是一个很小的接近于0的正数,所以用十进制小数表示就是0.000000。
float* pFloat = (float*)&n;//n --> int*
printf("n的值为:%d\n", n);//9
printf("*pFloat的值为:%f\n", *pFloat);// 0.000000....(非常小的数)
*pFloat = 9.0;
//首先,浮点数9.0等于二进制的1001.0,即1.001×2^3。
//(-1)^0 * 1.001 * 2^3
//S = 0
//E = 3+127 = 130
//M = 00100000000000000000000 有效数字M等于001后面再加20个0,凑满23位
//0 10000010 00100000000000000000000
//S E M
//这个32位的二进制数,还原成十进制,正是 1,091,567,616 。
printf("num的值为:%d\n", n);//--> 1,091,567,616
printf("*pFloat的值为:%f\n", *pFloat);//9.0
return 0;
}
浮点数在计算机内部的存储方式由IEEE 754标准定义,它将浮点数分为单精度和双精度,每种表示都有符号位、指数部分和有效数字部分。
了解浮点数的内存表示有助于我们更好地理解浮点数的行为,预测计算结果,并在编程中避免潜在的精度问题。在进行涉及浮点数的计算时,始终要考虑到浮点数表示可能引起的舍入误差,以获得正确的结果。