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浮点数的二进制表示
浮点数的二进制表示
看了这篇文章才对浮点数的二进制表示有所了解,不过我的目的不是为了软考。
C/C++编译器都是按照IEEE的浮点数表示法,即一种科学计数法 ,用符号,指数和尾数来表示,底数为2,也就是把浮点数表示为尾数乘以2的指数次方再添加上符号的形式。因为科学技术法 a×bm的形式,a介于1~10,而浮点数表示法中,a始终为1,所以在最终的表示结果中,这个1被略去。
具体规格是:
符号位阶码尾数总长度
float182332
double1115264
下面通过例子来解释上面的表示规格:
38414.4表示为double:分开整数和小数部分,整数化为16进制,0x960E;小数部分为:0.4=0.5×0+0.25×1+0.125×1+……+0.5×(1 or 0)/n+……。
有的小数可以穷尽,有的是永远不会穷尽的,此时只需要提取出各项的系数,即011……,这些项的和加上整数部分共53位就可以了。正如上面所言的,最高为不变的1可以省略,最终是53-1=52位。
38414.4可以表示为b1001011000001110.0110011001100110011001100110011001100。
用科学计数法表示为1.0010110000011100110011001100110011001100110011001100×215。
然后计算阶码,阶码共11位,可以表示-1024~1023,因为指数可以为负数,为了方便表示,先加上1023变为非负数,上面的15表示为15+1023=103,二进制为10000001110。符号位,0为正,1为负。所以最终结果是
0 10000001110 0010110000011100110011001100110011001100110011001100
颜色与上表对应。
3490593表示为float:
3490593的浮点数为3490593.0。
整数化为二进制,为b1101010100001100100001,即1.101010100001100100001×221,由于float的尾数有23位,需要补0,即1.10101010000110010000100×221。
计算阶码时,类似double的表示,阶码共8位,表示的范围是-128~127,为了方便,加上127,上面的21表示为21+127=148=b10010100。
最终结果是:
0 10010100 10101010000110010000100
颜色与上表对应。
0.5的二进制表示:
上面给出了0.4的二进制表示的计算方法:
0.4=0.5×0+0.25×1+0.125×1+……+0.5×(1 or 0)/n+……。
它是无穷尽的,知道精度合适了为止。然而对于有的数来说,是有穷的,比如
0.5=1×0.5。
整数部分为0,小数部分为0.1,所以0.5的二进制形式是0.1,即1.0 × 2-1。
计算阶码时,用127+(-1)=126=b1111110。
所以最终结果是:
0 01111110 00000000000000000000000
颜色与上表对应。
-12.5的二进制浮点表示:
整数部分为12,即b1100;小数部分为0.5,即b0.1,即1100.10000000000000000000,即1.10010000000000000000000 × 23。
计算阶码,3+127=130,即b10000010,所以最终结果是:
1 10000010 10010000000000000000000
颜色与上表对应。
逆向求取,1011 1101 0100 0000 0000 0000 0000 0000转为十进制:
1011 1101 0100 0000 0000 0000 0000 0000为:
1 01111010 10000000000000000000000
所以该数为-1.10000000000000000000000 × 201111010-127=-5=-b0.000011=0.046875
有关浮点数和double的精度(http://www.learncpp.com/cpp-tutorial/25-floating-point-numbers/):
Variables of type float typically have a precision of about 7 significant digits (which is why everything after that many digits in our answer above is junk). Variables of type double typically have a precision of about 16 significant digits. Variables of type double are named so because they offer approximately double the precision of a float.
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