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浮点数在计算机中存储方式

Posted on 2010-12-06 15:08  寒宵飞飞  阅读(1082)  评论(0编辑  收藏  举报

       C语言和C#语言中,对于浮点类型的数据采用单精度类型(float)和双精度类型(double)来存储,float数据占用32bit,double数据占用64bit,例如申明变量double a=120.5,计算机是怎么存储120.5这个数的呢?

       其实不论是float还是double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的,float遵从的是IEEE R32.24 ,double 遵从的是R64.53

       无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分:

    1         符号位(Sign) : 0代表正,1代表为负

2         指数位(Exponent:用于存储科学计数法中的指数数据,并且采用移位存储

3         尾数部分(Mantissa):尾数部分

 其中单精度float的存储方式如下图所示:

而双精度double的存储方式为:

 

       R32.24R64.53的存储方式都是用科学计数法来存储数据的,比如8.25用十进制的科学计数法表示就为:8.25* 100,120.5可以表示为:1.205*102,0.075可以表示为:7.5*10-2这些小学的知识就不用多说了吧。而我们傻蛋计算机根本不认识十进制的数据,他只认识01,所以在计算机存储中,首先要将上面的数更改为二进制的科学计数法表示,8.25用二进制表示可表示为1000.01了。120.5用二进制表示为:1110110.1;0.075用二进制表示为0.0001:(转换方法查看进制转换 )

    用二进制的科学计数法表示1000.01可以表示为1.0001*23,1110110.1可以表示为1.1101101*26,0.0001可以表示为1.0*2-4;任何一个数都的科学计数法表示都为1.xxx*2N尾数部分就可以表示为xxxx,第一位都是1嘛,干嘛还要表示呀?可以将小数点前面的1省略,所以对于float型,23bit的尾数部分,可以表示的精度却变成了24bit,道理就是在这里,那24bit能精确到小数点后几位呢,我们知道9的二进制表示为1001,所以4bit能精确十进制中的1位小数点,24bit就能使float能精确到小数点后6位,而对于指数部分,因为指数可正可负,8位的指数位能表示的指数范围就应该为:-127-128了,所以指数部分的存储采用移位存储,存储的数据为元数据+127,例如N=3时,指数部分位130。

    下面就看看8.25120.5在内存中真正的存储方式。

       首先看下8.25,用二进制的科学计数法表示为:1.0001*23

按照上面的存储方式,符号位为:0,表示为正,指数位为:3+127=130,8.25的存储方式如下图所示:

单精度浮点数8.25的存储方式

而单精度浮点数120.5的存储方式如下图所示:

 单精度数120.5的存储方式

    那么如果给出内存中一段数据,并且告诉你是单精度存储的话,你如何知道该数据的十进制数值呢?其实就是对上面的反推过程,比如给出如下内存数据:0100001011101101000000000000,首先我们先将该数据分段,0 10000 0101 110 1101 0000 0000 0000 0000,在内存中的存储就为下图所示:

 

根据我们的计算方式,可以计算出,这样一组数据表示为:1.1101101*26=120.5

 

    而双精度浮点数的存储和单精度的存储大同小异,不同的是指数部分和尾数部分的位数(双精度浮点数的指数部分元数据为1023,尾数部分为52位),这里不再详细的介绍双精度的存储方式了,只将120.5的最后存储方式图给出,大家可以仔细想想为何是这样子的

 文本框: 0     100 0000 0101    1101 1010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000

 

下面我就这个基础知识点来解决一个我们的一个疑惑,请看下面一段程序,注意观察输出结果

            float f = 2.2f;
            double d = (double)f;
            Console.WriteLine(d.ToString("0.0000000000000"));
            f = 2.25f;
            d = (double)f;
            Console.WriteLine(d.ToString("0.0000000000000"));

    可能输出的结果让大家疑惑不解,单精度的2.2转换为双精度后,精确到小数点后13位后变为了2.2000000476837,而单精度的2.25转换为双精度后,变为了2.2500000000000,为何2.2在转换后的数值更改了而2.25却没有更改呢?很奇怪吧?其实通过上面关于两种存储结果的介绍,我们已经大概能找到答案。首先我们看看2.25的单精度存储方式,很简单 0 1000 0001 001 0000 0000 0000 0000 0000,而2.25的双精度表示为:0 100 0000 0001 0010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000,这样2.25在进行强制转换的时候,数值是不会变的,而我们再看看2.2呢,2.2用科学计数法表示应该为:将十进制的小数转换为二进制的小数的方法为将小数*2,取整数部分,所以0.282=0.4,所以二进制小数第一位为0.4的整数部分0,0.4×2=0.8,第二位为0,0.8*2=1.6,第三位为1,0.6×2 = 1.2,第四位为1,0.2*2=0.4,第五位为0,这样永远也不可能乘到=1.0,得到的二进制是一个无限循环的排列 00110011001100110011... ,对于单精度数据来说,尾数只能表示24bit的精度,所以2.2的float存储为:

 单精度数202的存储方式

但是这样存储方式,换算成十进制的值,却不会是2.2的,应为十进制在转换为二进制的时候可能会不准确,如2.2,而double类型的数据也存在同样的问题,所以在浮点数表示中会产生些许的误差,在单精度转换为双精度的时候,也会存在误差的问题,对于能够用二进制表示的十进制数据,如2.25,这个误差就会不存在,所以会出现上面比较奇怪的输出结果。


本文转载http://blog.csdn.net/pizi0475/archive/2010/03/11/5367165.aspx