浮点数的内存存储和运算

本文以单精度的内存存储来说明的

0X01 浮点数的内存存储

IEEE 754浮点数标准规定的浮点数结构:

SEM公式{V=(-1)S*2E*M ;E=e-Bias}偏移量
单精度1823(-1)S*2(e-127)*M ;(Bias = 127)127
双精度11152(-1)S*2(e-1023)*M;(Bias = 1023)1023

S是符号位,E是阶码,Bias = 2k-1 -1
M是尾数编码,尾数m为内存中小数字段,其值依赖于阶码e是否为0,当e!=0时M=1.m;当e=0时M=0.m;
其中S符号位,只有0和1,分别表示正负;E阶码,通常使用移码表示(原码、反码、补码和移码详解)。

二进制存储结构(单精度浮点数):

单精度S(第31位)e((30位到23位))m(22位到0位)
双精度S(第63位)e((62位到52位))m(51位到0位)

单精度浮点数和双精度浮点数都是用IEEE754标准定义的,其中有一些 约定

  1. 规格化的
    e!=0&e!=255
  2. 非规格化的
    e=0; 这里阶码E约定为固定值,E=1-Bias,(单精度时E=-126,双精度E=-1022);
  3. 无穷
    e=255 & m=0 ;阶码全为1,小数域全为0,根据符号位S来确定无穷大(s=0)还是无穷小(s=1)
  4. NaN(Not a Number,不是一个数)
    e=255 & m!=0;阶码全为1,小数域不为0
E用移码表示, 为了提供一种从非规格化值到规格化值平滑转换的方法 (为了规格化最小数和非规格化最大数平滑转变)

0X02 极限值说明

Console.WriteLine(float.MaxValue); // 3.402823E+38
Console.WriteLine(float.MinValue);  //-3.402823E+38
Console.WriteLine(float.Epsilon);    //  1.401298E-45
1.最大值

S位取0,E位最大值取255-1 = 254,因为255有特殊含义 254=(11111110)2,M尾数m为11111111111111111111111)2
二进制表示: 01111111011111111111111111111111

2.最小值

S位取1,E位最大值取255-1 = 254,因为255有特殊含义 254=(11111110)2,M尾数m为(11111111111111111111111)2
二进制表示: 11111111011111111111111111111111

3.最接近0的浮点数(+0)

这里就得用非规格数来表示了,符号位S取0,阶码E取0,M尾数m取最小值为(00000000000000000000001)2
二进制表示: 00000000000000000000000000000001
这里补充上代码:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace floatTest1
{
    class Program
    {

        /// <summary>
        /// 打印浮点数的二进制
        /// </summary>
        /// <param name="a"></param>
       unsafe static void FToB(float a)
        {
            float* p = &a;
            int b = *(int*)p;
            Console.WriteLine(Convert.ToString(b, 2));
        }

        /// <summary>
        /// 最大值
        /// </summary>
        unsafe static void DebugMaxFloat()
       {
           float b = 0f;
           int* p = (int*)&b;


           //这里是以符号位下标为0,先压入最高位,最后压入最低位
           for (int i = 0; i < 32; i++)
           {
               int bit = 1;
               //符号位 0
               if (i == 0)
               {
                   bit = 0;
               }
               //阶码 1-8
               else if (i >= 1 && i <= 8)
               {
                   //254的二进制是11111110,最后一位为0;
                   if (i == 8)
                   {
                       bit = 0;
                   }

               }
               //尾数 9-31
               else
               {
                   bit = 1;
               }

               *p = *p << 1;
               *p = *p ^ bit;
           }
           //*p =* p >> 1;
           FToB(b);
           Console.WriteLine("Max::::"+b); 
       }

        /// <summary>
        /// 最小值
        /// </summary>
        unsafe static void DebugMinFloat()
        {
            float b = 0f;
            int* p = (int*)&b;


            //这里是以符号位下标为0,先压入最高位,最后压入最低位
            for (int i = 0; i < 32; i++)
            {
                int bit = 1;
                //符号位 0
                if (i == 0)
                {
                    bit = 1;
                }
                //阶码 1-8
                else if (i >= 1 && i <= 8)
                {
                    //254的二进制是11111110,最后一位为0;
                    if (i == 8)
                    {
                        bit = 0;
                    }

                }
                //尾数 9-31
                else
                {
                    bit = 1;
                }

                *p = *p << 1;
                *p = *p ^ bit;
            }
            //*p =* p >> 1;
            FToB(b);
            Console.WriteLine("Min::::" + b);
        }

        /// <summary>
        /// 最接近于+0的数
        /// </summary>
        unsafe static void DebugEpsilonFloat()
        {
            float b = 0f;
            int* p = (int*)&b;


            //这里是以符号位下标为0,先压入最高位,最后压入最低位
            for (int i = 0; i < 32; i++)
            {
                int bit = 1;
                //符号位 0
                if (i == 0)
                {
                    bit = 0;
                }
                //阶码 1-8 
                else if (i >= 1 && i <= 8)
                {
                    //阶码取0,非规格化值,
                    bit = 0;
                }
                //尾数 9-31
                else
                {
                    //尾数取1;
                    if(i==31)
                    {
                        bit = 1;
                    }
                    else
                    {
                        bit = 0;
                    }
                }

                *p = *p << 1;
                *p = *p ^ bit;
            }
            //*p =* p >> 1;
            FToB(b);
            Console.WriteLine("Epsilon::::" + b);
        }
       unsafe static void Main(string[] args)
        {
            Console.WriteLine("Max="+float.MaxValue); // 3.402823E+38
            Console.WriteLine("Min=" + float.MinValue);  //-3.402823E+38
            Console.WriteLine("Epsilon=" + float.Epsilon);    //  1.401298E-45
            Console.WriteLine("------------------------------------------------------------------------------------");
            DebugMaxFloat();
            DebugMinFloat();
            DebugEpsilonFloat();
        }
    }
}

0X03 举例单精度浮点数的表示

1.整数位表示

以a = 8为例子,8的二进制1000=1*23,符号位S=0;E = 3+127=130=(10000010)2;M尾数1.m=1.0,m全是0;
所以表示出来为:
01000001000000000000000000000000

2.小数位表示

以a= 0.75为例子 0.75 = (1.1*2-1)2,符号位S=0;E = -1+127 = 126=(01111110)2;M尾数1.m=1.1,m=(10000000000000000000000)2 ;所以表示出来的数为:
00111111010000000000000000000000

3.带整数位和小数位的表示

以a=8.75为例子,8.75= (1000.11)2=(1.00011*23)2,符号位S=0;E= 3+127=130=(10000010)2;M尾数1.m=1.00011 , m=(00011000000000000000000)2;所以表示出来的数为:
01000001000011000000000000000000
上代码:

        /// <summary>
        /// 打印浮点数的二进制
        /// </summary>
        /// <param name="a"></param>
        unsafe static void FToB(float a)
        {
            float* p = &a;
            int b = *(int*)p;
            Console.WriteLine(Convert.ToString(b, 2));
        }

        unsafe static void Main(string[] args)
        {

            FToB(8f);
            FToB(0.75f);
            FToB(8.75f);
        }

结果:
结果

0X04 浮点数的运算

参考这篇文章:浮点数的表示和基本运算

文章参考:
浮点数的表示和基本运算
浮点型 float double
IEEE-754 Analysis
2.7.1 浮点加法和减法
2.7.2 浮点乘、除法运算
浮点加法、减法, 乘法、除法运算

<think>好的,我现在需要回答用户关于浮点数整型混合运算的规则及注意事项的问题。首先,我得回忆一下C语言中不同类型数据运算的基本规则。 用户提到参考引用中的内容,其中引用[1]提到了整数浮点数的区别,以及如何使用printfscanf进行读写。这可能涉及到类型转换运算时的自动提升规则。引用[2]虽然主要讲位运算,但可能对理解数据在内存中的表示有帮助,不过用户的问题是关于运算规则的,所以重点可能在引用[1]。 首先,混合运算时,C语言会进行隐式类型转换,把低精度的类型转换为高精度的类型,比如intfloat运算时,int会被转为float,然后进行浮点运算。但具体转换的步骤是怎样的呢?例如,当intdouble一起运算时,int会被提升为double,对吧? 然后,运算结果会以哪种类型存储?比如,如果将一个浮点数赋值给整型变量,会发生截断,丢失小数部分。这是需要注意的地方。比如,float f = 3.14; int i = f; 那么i的值就是3。 另外,用户可能还想知道显式类型转换的方法,比如使用强制转换运算符,例如(int)3.14,这样得到的结果是3。同时,运算中的优先级问题是否有影响?比如,乘法除法中的类型转换顺序。 还需要考虑运算中的精度损失问题。比如,当一个很大的整型数转换为float时,可能会因为float的精度限制而丢失部分数据。例如,int是32位,而float的尾数部分只有23位,所以当int超过2^24时,转换成float可能会有精度损失。 另外,在函数调用时,比如printfscanf中,格式说明符必须匹配变量类型,否则会出现错误。例如用%d输出浮点数,结果会是错误的。这也是用户需要注意的。 可能的注意事项包括:避免隐式转换导致的意外结果,尤其是在涉及不同精度的类型时;注意赋值时的截断问题;显式转换的使用场景;以及函数调用中类型匹配的重要性。 然后,我需要将这些点组织成结构清晰的回答,分步骤说明运算规则、隐式转换、显式转换、注意事项等部分。同时,要引用用户提供的参考内容,特别是引用[1]中提到的整数浮点数的区别以及scanfprintf的使用。 最后,生成相关问题,可能需要包括类型转换的规则、精度问题、强制转换的使用,以及实际编程中的常见错误等。</think>### 浮点数与整型混合运算规则及注意事项 #### 1. **隐式类型转换规则** 当浮点数(如 `float`、`double`)与整型(如 `int`、`short`)混合运算时,编译器会先将**整型隐式转换为浮点型**,再进行运算。具体规则如下: - **低精度向高精度转换**:例如,`int` 与 `float` 运算时,`int` 会先转换为 `float`;`int` 与 `double` 运算时,`int` 会转换为 `double`[^1]。 - **运算结果类型**:结果的类型与操作数中精度更高的类型一致。例如: $$5 + 3.14 \implies \text{结果为 } double \text{ 类型}$$ $$2.5f * 10 \implies \text{结果为 } float \text{ 类型}$$ #### 2. **显式类型转换** 可以通过强制类型转换显式控制类型: ```c int a = 5; double b = (double)a / 2; // 结果为 2.5 ``` 若未显式转换,`a / 2` 会按整型除法得到 `2`,再转换为 `double`(结果为 `2.0`)。 #### 3. **赋值时的类型转换** 将浮点数赋值给整型变量时,**小数部分会被截断**,且不进行四舍五入: ```c double pi = 3.14159; int x = pi; // x 的值为 3 ``` #### 4. **注意事项** - **精度损失**:大整型数转换为 `float` 时可能丢失精度(例如 `int` 超过 $2^{24}$ 时)[^1]。 - **函数参数匹配**:使用 `printf` 或 `scanf` 时,格式说明符需与变量类型严格匹配: ```c int num = 10; printf("%f", num); // 错误!应使用 %d ``` - **布尔类型陷阱**:C语言中非零值为真,但混合运算时需注意逻辑判断: ```c if (1.5) { ... } // 条件为真 ``` #### 5. **示例分析** ```c #include <stdio.h> int main() { int a = 10; double b = 3.5; double result = a + b; // a 被隐式转换为 double,结果为 13.5 printf("%f", result); // 正确输出 return 0; } ```
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