目录
- 前言
- 一、浮点数在内存中的存储
- 1.1 练习
- 1.2 浮点数的存储
- 1.2.1 浮点数存的过程
- 1.2.2 浮点数取的过程
- 1.3 题目解析
- 总结
前言
前面一期我们主要说到整形在数据中的存储方式,这期我们来看看浮点数在内存中是如何存储的,话不多说,正文开始;
一、浮点数在内存中的存储
常⻅的浮点数:3.14159、1E10等,浮点数家族包括: float、double、long double 类型。
浮点数表⽰的范围: float.h 中定义
1.1 练习
int main()
{
int n = 9;
float *pFloat = (float *)&n;
printf("n的值为:%d\n",n);
printf("*pFloat的值为:%f\n",*pFloat);
*pFloat = 9.0;
printf("num的值为:%d\n",n);
printf("*pFloat的值为:%f\n",*pFloat);
return 0;
}
运行结果:
我们发现,同样的整形9,我们通过不同的方式打印,所显示的值是不同的,这说明,浮点数与整数在内存中存储结构是不同的;
那浮点数是怎样存储的,这里为什么是这样的输出,我们先往下学:
1.2 浮点数的存储
上⾯的代码中, num 和 *pFloat 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:
举例来说:
⼗进制的5.0,写成⼆进制是 101.0 ,相当于 1.01×2^2 。
那么,按照上⾯V的格式,可以得出S=0,M=1.01,E=2。
⼗进制的-5.0,写成⼆进制是 -101.0 ,相当于 -1.01×2^2 。那么,S=1,M=1.01,E=2。
IEEE 754规定:
对于32位的浮点数(例如float类型),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(例如double类型),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.
1.2.1 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。这样做的⽬的,是节省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。
我们这里来举个例子:
1.2.2 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;
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
00000000000000000000000,则其⼆进制表⽰形式为:
0 01111110 00000000000000000000000
E全为0
这时,浮点数的指数E等于1-127(或者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.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。
0 00000000 00100000000000000000000
E全为1
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);
0 11111111 00010000000000000000000
好了,关于浮点数的表⽰规则,就说到这⾥。
1.3 题目解析
下⾯,让我们回到⼀开始的练习
int main()
{
int n = 9;
float *pFloat = (float *)&n;
printf("n的值为:%d\n",n);
printf("*pFloat的值为:%f\n",*pFloat);
*pFloat = 9.0;
printf("num的值为:%d\n",n);
printf("*pFloat的值为:%f\n",*pFloat);
return 0;
}
先看第1环节,为什么 9 还原成浮点数,就成了 0.000000 ?
9以整型的形式存储在内存中,得到如下⼆进制序列:
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001
1.首先我们来分析前面两个打印的过程:
这个时候打印出来的小数非常小,所以是0.000000;
2.接着来看后面的两个打印过程:
也就是将一个浮点数赋给n然后以整形和浮点型打印:
通过上图分析可得,这个数是非常大的,我们可以通过计算器来预判一下打印内容:
到这我们理解这个程序就不难了:
总结
这期我们主要讲到浮点数在内存中的存储,我们也看到了,浮点数在内存中的存储远比整形的要复杂,加油,下期见.