浮点型及其存储方式 有些时候需要变量能存储带小数点的数,或者能存储极大数或极小数。这类数可以用浮点(因小数点是浮动的而得名)格式进行存储。C语言提供了3种浮点类型,对应三种不同的浮点格式。 当精度要求不严格时(小数点后少于六位),float类型是很适合
浮点型及其存储方式
有些时候需要变量能存储带小数点的数,或者能存储极大数或极小数。这类数可以用浮点(因小数点是“浮动的”而得名)格式进行存储。C语言提供了3种浮点类型,对应三种不同的浮点格式。 当精度要求不严格时(小数点后少于六位),float类型是很适合的类型。double提供更高的精度, 对绝大多数程序来说够用了。longdouble支持极高精度的要求,很少会用到。
C标准没有说明float、double和long double类型提供的的精度到底是多少,因为不同计算机可以用不同方法存储浮点数。大多数现代计算机遵循IEEE754标准(即IEC 60559) 的规范,所以这里也将它作为一个示例。 由IEEE开发的IEEE标准提供了两种主要的浮点数格式:单精度(32位) 和双精度(64位)。数值以科学记数法的形式存储,每一个数都由三部分组成:符号、指数和小数。指数部分的位数说明了数值的可能大小程度,而小数部分的位数说明了精度。单精度格式中,指数长度为8位,而小数部分占了23位。因此,单精度数可以表示的最大值大约是3.40×1038,其中精度是6个十进制数字。 IEEE标准还描述了另外两种格式:单扩展精度和双扩展精度。标准没有指明这些格式中的位数,但要求单扩展精度类型至少为43位,而双扩展精度类型至少为79位。
上表给出了根据IEEE标准实现的浮点类型特征。[表中给出了规范化的最小正值, 非规范化的数可以更小。] long double类型没有显示在此表中, 因为它的长度随着机器的不同而变化,而最常见的大小是80位和128位。 对于浮点型数据,首先我们需要明白的一点是:浮点数和整型数的编码方式是不一样的,IEEE浮点标准采用如下形式来标识一个浮点数。 V = (-1)S M 2E
下面,我将用float作为例子,double道理也是一样的,只是位数有所不同。 例如:十进制数:88.8125 —> 二进制为:101 1000.1101 然后将101 1000.1101化成上述公式M的形式,其范围是[1,2),所以将小数点左移6位,得到1.0110001101×26(这里不懂的话对比十进制,小数点左移一位乘以10,二进制则乘以2)。
最后得到S = 0、M = 1.0110001101、E = 6,但是事情并没有那么简单,我们接着往下看。 1、有效数字M: 1<=M<2,也就是说,M写成1.xxx……的形式,其中xxx……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,只保存小数部分。比如保存1.0110001101时,只保存0110001101,后面的位数补0就可以了,等到读取的时候,再把第一位的1补上去。 2、指数E: 首先,E为一个无符号整数(unsigned int)
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,科学计数法是可以出现负数的,所以IEEE 754规定,存入内存的E是真实值加上一个中间数,对于8位的E,中间数是127,对于11位的E,中间数是1023。比如,26 的E是6,所以保存为32位浮点数时,必须保存为6+127=133,即10000101。 结合上述补充的信息完善例子 float: 十进制数:88.8125 二进制为:101 1000.1101 == 1.0110001101×26
因此浮点数88.8125的IEEE浮点表示为: ----0----1000 0101----011 0001 1010 0000 0000 0000
符号位- -指数域- - - - - - - - - - -小数域 1)E不全为0或不全为1(规格化值) 这是最常见情况,取出内存中的数时,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。 2)E全为0(非规格化值) 这时,浮点数的指数E等于1-127(或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.xxxxxxx的小数。这样做是为了表示正负零,以及接近于0的很小的数字。 举个例子:编码为如下情形: 0 0000 0000 000 0000 0000 0000 0000 0001 即2(-23)×2(-126)=2(-149),转成10进制大约等于1.4×10(-45),这就是单精度所能表达最小的正数了。 3)E全为1(特殊数值) 当指数域全为1时属于这种情形。此时,如果小数域全为0且符号域S=0,则表示正无穷,如果小数域全为0且符号域S=1,则表示负无穷。如果小数域不全为0时,浮点数将被解释为NaN, 即不是一个数(Not a Number) 。比如计算负数平方根或处理未初始化数据时。 |
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