0基础 三个月掌握C语言(13)-下

news2024/12/29 8:06:05

数据在内存中的存储

浮点数在内存中的存储

常见的浮点数:3.141592、1E10等 浮点数家族包括:float、double、long double类型

浮点数表示的范围:在float.h中定义

练习

关于(float*)&n:

&n:这是一个取地址操作,它取得变量n的内存地址。

(float*):这是一个类型转换,它将n的地址从原来的类型转换为float类型的指针

对指针Float解引用:向后访问四个字节的浮点数 但我们float现在指向的是n的位置(存放整数9)

没有浮点数  所以这里输出0.000000

说明了浮点数和整数在内存中的存储方式是不一样的

*Float=9.0

输出的n值不为9  内存中存放浮点数 无整数 所以输出的不是9

那这个n是随机值吗

这也同样说明了浮点数和整数在内存中的存储方式是不一样的

浮点数的存储

上⾯的代码中, n 和 *Float 在内存中明明是同⼀个数,为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么⼤?

要理解这个结果,⼀定要搞懂浮点数在计算机内部的表⽰⽅法。

根据国际标准IEEE(电⽓和电⼦⼯程协会) 754,任意⼀个⼆进制浮点数V可以表⽰成下⾯的形式:

举例:

5.5----10进制的浮点数的表示形式

能不能写成二进制呢?

答案:是可以的

5.5---二进制的浮点数表达形式为:101.1

101.1写成科学计数法的形式即:1.011*2^2 (与10进制类似)

我们这里按照上面V的格式 得到S=0  M=1.011  E=2

这里的只有S M E是未知的

所以浮点数的存储  其实存储的就是S M E相关的值

IEEE 754规定:

对于32位的浮点数(float),最⾼的1位存储符号位S,接着的8位存储指数E,剩下的23位存储有效数字M

对于64位的浮点数(double),最⾼的1位存储符号位S,接着的11位存储指数E,剩下的52位存储有效数字M

浮点数存的过程

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。这样做还节省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

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,2^10的E是10,所以保存成32位浮点数时,必须保存成10+127=137,即10001001。

再比如说 假如我们要存 0.5(十进制)-----0.1(2进制)---(1.0)*2^(-1)这里的指数E为-1  因为E是无符号数 所以E=-1+127=126(8位的E)

浮点数取的过程

指数E从内存中取出还可以再分成三种情况:

E不全为0或不全为1

这时,浮点数就采⽤下⾯的规则表⽰,即指数E的计算值加上127(或1023),得到真实值,再将有效数字M前加上第⼀位的1。

⽐如:0.5 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*2^(-1),其 阶码为-1+127(中间值)=126,表⽰为01111110,⽽尾数1.0去掉整数部分为0,补⻬0到23位(M) 00000000000000000000000,则其⼆进制表⽰形式为:

0 01111110 00000000000000000000000

E全为0

(E+127=0)

这时,浮点数的指数E等于1-127(或者1-1023)(这里的1是因为我们把M的小数点后移一位)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.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。 

如:0 00000000 00100000000000000000000

E全为1

(E+127=255)---E=128

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);

如: 0 11111111 00010000000000000000000

题目解析

下面 我们再回到一开始的练习

为什么9还原成浮点数 输出的是0.000000

9的二进制序列00000000 00000000 00000000 00001001

站在Float的视角 它会认为自己指向的是一个float类型的数值

0 00000000 00000000000000000001001

S   E          M

当内存中的E为全0的时候

真实的E:1-127 即为 -126

有效数字M 取出后不再加上第一位的1 而是变成0

(-1)^0 * 0.00000000000000000001001*2^-126

这个数无限接近于0.000000

以浮点数的视角存储9.0(十进制)---二进制表示形式为1001.0

科学计数法为1.001*2^3

所以9.0=(-1)^0 *1.001*2^3

S=0  M=1.001  E=3+127=130

以浮点数的视角存储9.0(n)

0 10000010 00100000000000000000000

而我们这里又把9.0的浮点数存储形式看作了整数存储的形式

认为补码为

01000001  00010000 00000000 00000000---1091567616

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