浮点数表示及其实现
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我兩年前就知道不應該用==號來判斷浮點數的相等了,因為存在一個精度的問題,但是一直以來,都沒怎么在乎這些東西,而實際上,我對于浮點數的結構,雖然了解,但并不清晰. 作為一個C++愛好者,應該盡量搞清楚每一個問題,所以我搞清楚了浮點數的內在表示及實現.在沒有大問題的情況下,一切以易于理解和記憶為標準.
首先說一下原,反,補,移碼. 移碼其實就等于補碼,只是符號相反. 對于正數而言,原,反,補碼都一樣, 對負數而言,反碼除符號位外,在原碼的基礎上按位取反,補碼則在反碼的基礎之上,在其最低位上加1,要求移碼時,仍然是先求補碼,再改符號.
浮點數分為float和double,分別占4,8個字節,即32,64位. 我僅以32位的float為例,并附帶說double.
在IEEE754標準中,規定,float的32位這樣分:
| ????符號位(S) 1 | 階碼(E) ?8 | 尾數(M) 23 |
?
?這里應該注意三點:?? A,階碼是用移碼表示的,這里會有一個127的偏移量,它的127相當于0,小于127時為負,大于127時為正,比如:10000001表示指數為129-127=2,表示真值為2^2,而01111110則表示2^(-1).
???????????????????????????????????? B,?尾數全都是小數點后面的數,
???????????????????????????????????? C,?但尾數中省略了一個1,因此尾數全為0時,也是1.0...00;
接下來只要說明幾個問題就明白了,以123.456為例,表示為二進制就是:N (2) = 1111011. 01110100101111001?,這里,會右移6位,得到N (2) = 1.111011 01110100101111001*2^6; 這種形式就可以用于上圖中的表示格式了.??????????????
| ?符號位(S)? ????????? 0? | 階碼(E)?00000110 | 尾數(M)11101101110100101111001 |
注意到,上面的階碼第一位為0表正,尾數比N(2)表示的第一位少了個1,這就是上面說的默認為第一位為1. 由于在將十進制轉為二進制的過程中,常常不能正好轉得相等, (當然,像4.0這樣的就不會有損失,而1.0/3.0這樣的必然損失),所以就產生了浮點數的精度問題, 實際上,小數點后的23位二進制數,能影響的十進制數的前8位,這是為什么呢?一般人在這時往往迷迷胡胡了,其實很簡單,在上面表示的尾數中,是二進制的,小數點后有23位,最后一位的值為1時,它就是1/2^22=0.000000238實際取的時候肯定是0.0000002,也就是說,對于一個float型的浮點數,其有效的位數是從左到右數7位(包括缺省的1才是7位),當到達上面這個第8位時,就不可靠了,但我們的VC6可以輸出最長的1.0/3.0為0.33333333333333331,這主要是編譯器的問題了, 而并不是說浮點數小數點后的16位都有效.?如果不信的話,可以去試一下double類型的1.0/3.0, 得到的也將是小數點后17位.??????????????????????????????????????????????????????????????? ????????????????????????????????? ..另外,編譯器或電路板一般都有"去噪聲"的"修正"能力,它能夠使得超過7位的十進制數即使無效了也不會變得離譜,這也是上面為什么一直都是輸出333而不是345之類的,. 可以這樣試一下:
float f=123456789;
?cout<<f<<endl;//這里肯定得到123456789.
這里有一個被人遺忘的問題,就是10進制小數怎么變為2進制小數,其實很簡單,就是將10進的小數部分不斷乘以2,進位時就將對應的2進制位寫入1. 因此將上面的N (2) = 1.111011 01110100101111001*2^6;再轉回十進制數時,很可能已經不再是123.456了. 好,精度問題應該說清楚了. 下面說示數范圍.
階碼的示數位數是8位移碼,最大為127最小為-127,這里的127用來作為2的指數,因此為2^127,約等于 1.7014*10^38, 而我們知道,float的示數范圍約為-3.4*10^38-------3.4*10^38, 這是因為尾數的24位(默認第一位為1)全為1是,非常接近2,? 1.11..11很明顯約為2,因此浮點數的范圍就出來了.
double的情況與float完全相似,只是它的內在形式是
| ????符號位(S) ????????? 1 | 階碼(E) 11 | 尾數(M)? ?? 52 |
主要的區別在于它的階碼有11位了, 這就有2^1023約等于 0.8572*10^308, 尾數53位約為2,故double的示數范圍約為 -1.7*10^308.------1.7*10^308.? 至于其精度,同樣,1.0/2^51=4.4*10^(-16).小數點后15位有效,加上缺省的那一位,因此對于double浮點數,從左到右的16位數都是可靠的.
有時,我們會聽到"定點小數"這個詞,單片機(如手機等)一般只使用定點數,迷糊的時候,我們會以為 float? a=23.4; 這種是定點小數, float a=2.34E1這種為浮點數,其實這是錯誤的, 上面只是同一個浮點數的不同表示,都是浮點數. 定點小數是有這種提法,認為整就是定點小數,小數點定在個位后面,小數部分為0.也可認為純小數是定點小數,但它只能表示小于1的純小數.
然后再說一下C/C++中的幾個函數, C++中默認輸出小數點后的5位小數,但可以設置,有兩種方法:調用setpression或者使用cout.pression,但效果是不同的:
?float?mm=123.456789f;
?cout<<mm<<endl;? //123.457???????????雖說默認為不數點后5位,但只是整數部分只有一位才這樣.
?setprecision(10);?????????????????????????????? //設置小數點后的位數,但當整數部分有兩位時,與默認情況沒什么兩樣,不起作用.
?cout<<mm<<endl;? //123.457
?cout.precision(4);????????????????????????????? //設置總的位數.
?cout<<mm<<endl;? //123.4?????總之效果是比較怪的,個人認為雖然這樣顯得不夠確定,但實為硬件系統所限.無可厚非.
對于0的實際表示,有人認為+0一般能絕對為0,而-0則可能表示一個極小的數.? 為此,本人想到了一種很好的驗證辦法,證明了不管+0還是-0,它都是2^(-127),代碼如下:
?float fDigital = 0.0f;????????
?unsigned long nMem;// 臨時變量,用于存儲浮點數的內存數據
?// 將內存按位復制到臨時變中,以便取用,此時的nMem并不等于fDigital了,它是按位復制的。
?nMem = *(unsigned long*)&fDigital;
?cout<<nMem<<endl;? //一般得到一個很大的整數.
?bitset<32>mybit(nMem);//妙在此處,這里的輸出就是32float的內存表示了.終于完全直觀地看到了.
?cout<<mybit<<endl;?? //00000000000000000000000000000000 用-0.0來試,也是如此.
如果你還認為上面那一長串的0表示的是絕對的0,那么請重新看本文. 事實上,本人的這種做法是比較巧妙的,將上面的fDigital用任何其它浮點數表示,這個bitset數都可以反映出它的內存表示.
有移碼表示階碼有是有原因的,主要是移碼便于對階操作,從而比較兩個浮點數的大小. 這里要注意的是,階碼不能達到11111111的形式,IEEE規定,當編譯器遇到階碼為0XFF時,即調用溢出指令.? 總之,階碼化為整數時,范圍是:-127~127.
最后,有一個往往高手也汗顏的地方,一定要記住,浮點數沒有無符號型的usinged float/double是錯誤的.
本人才疏學淺,歡迎批評指正.
總結
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