C语言浮点数的精度

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有效数字：从第一个不为0的数开始，之后的所有数都是有效数字
1.23090为6个有效数字
0.0250为3个有效数字
C语言中double只能保留16个有效数字，float只能保留8个有效数字

阐述 C 语言中的浮点数精度问题？
技术笔记
07-11 1750
C 语言中的浮点数精度问题是由于其存储方式和有限的位数导致的。在编程中，需要充分认识到这些问题可能带来的影响，如数值比较的错误、算术运算的偏差和累计误差等。通过选择合适的数据类型、采用正确的比较方法、优化算法和注意数值范围，可以有效地减少浮点数精度问题带来的潜在错误，提高程序的正确性和可靠性。在 C 语言中，浮点数（float 和 double 类型）的精度是一个重要且容易引起困惑的概念。理解浮点数的精度问题对于编写正确和可靠的程序至关重要。 # 一、浮点数的表示 浮点数在计算机中的存储方式遵循 IEEE
C语言浮点数
C语言技术网-码农有道
03-30 1431
文章目录一、浮点数的概念二、点用内存的情况三、浮点数的精度1、测试float类型2、测试double类型3、测试long double类型4、测试总结四、浮点数的输出五、常用的库函数六、整数转换为浮点数七、应用经验八、科学计数法九、课后作业十、版权声明 一、浮点数的概念 浮点数也称小数或实数。例如，0.0、75.0、4.023、0.27、-937.198 都是合法的小数。 C语言中采用float和...
c语言浮点数取整与精度问题,浮点数比较的精度问题 - C语言与CPP编程的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...
weixin_35262577的博客
05-23 778
1 引言先举个例子：#includeintmain(){floata=0.1;floatb=0.2;floatc=a+b;if(c==0.3){printf("c==0.3\n");}else{printf("0.1+0.2!=0.3\n");}return0;} c != 0.3 a,b,c局部变量值如果变量 a , b 换 0.75 ， ...
C语言中浮点数的精度问题
BlankSpace_的博客
05-07 6204
1.浮点数出现精度问题的原因：浮点 字节数 有效数字位float46double815实际上一般选用double类型，double有15位有效数字若输入的数字为16位则会有误差。int main() { double a=9999999999999999; printf("%f\n",a); return 0; }2.怎样才能减少误差带来的影响：使用宏定义一个EPS来判断误差:#defi...
C语言之精度设置（浮点型）
weixin_52598191的博客
02-09 6543
浮点数精度型的作用是指定浮点数小数点之后的位数。当精度设置值大于浮点数的小数位数时，需要在小数点后用0补足位数。当精度设置值小于小数位数时，按精度所设置的值来输出小数位数，过长则四舍五入。
c语言浮点数高精度加法计算
07-27
c语言浮点数高精度加法计算
c语言浮点数精度损失
最新发布
03-30
</think>### C语言浮点数精度损失原因及解决方案 --- #### 一、精度损失原因 1. **二进制无法精确表示某些十进制小数** 例如，十进制数 $0.1$ 在二进制中是无限循环小数 $0.0001100110011\dots$，存储时会被...
C语言浮点数精度问题及高效解决方案
本文标题“解决C语言浮点数精度问题[代码]”明确指出了文章的核心议题——如何应对和修复由于浮点数表示机制带来的计算误差。这一问题不仅影响程序的正确性，更可能在金融、科学计算、嵌入式系统等对精度要求极高的...
【C语言】 浮点数精度丢失
qq_51931342的博客
04-26 5070
浮点型变量 浮点型变量分为单精度（float）型，双精度（double）型和长双精度（long double）型，三类。 浮点数精度丢失 比如我们赋值给a=1.23456789e10,加10后，应该得到的值是1.234567891e10 #include<stdio.h> int main() { float a,b; a = 1.23456789e10; b = a + 10; printf("%f",b); return 0; } 但结果却如下...
C语言高精度浮点计算代码
04-05
【问题描述】 计算 k *∑(x^i), －m ≤ i ≤ n，精确到小数点后14位（最后要求四舍五入）。 【输入形式】 从文件sigma.in中顺序读入4个由空格分隔的正整数k、x、m、n。(1≤ k、x、m、n ≤ 100)。 【输出形式】 将结果写到标准输出，其中小数占14位，不足部分补零，最后输出一个回车。(输入数据保证输出结果小于2^53。) 【输入样例】 1 10 5 5 【输出样例】 111111.11111000000000
《C语言入门100例》(第6例) 浮点数精度
qq_53060585的博客
11-07 1338
文章目录概念定义二.课后习题 概念定义   浮点数:就是带小数的数字，精度则表示小数点后面数字的数量，精度越高，数量越大。在编程语言中浮点类型通常有两类：单精度浮点型（float）和双精度浮点型（double）。   区别： float类型：float类型在计算机中占4个字节，也就是32bit，其中有效位数为7位，其中符号位、指数位、位数部分分别占1，8，23个bit，float所能表示的最高精度位小数点后6位。 double类型：double类型在计算机中占8个字节，64bit，有效位数为16位，dou
C----浮点数的精度问题
w1216702236的博客
10-16 624
在生活中解决实际问题时，存在误差是在所难免的，当然，浮点类型的数也存在误差，当 遇到float,double和整型数比较大小时，并不仅仅时简单的将两个数放在一起比较了。要考虑到误差。 例如 ： 求 ax^2+bx+c=0 的实根 代码： #include &lt;stdio.h&gt; #include &lt;math.h&gt; #define EPS 0.00000001 ...
C语言再学习 -- 单精度(float)和双精度(double)浮点数 与 十六进制(HEX) 之间转换（转载））
不积跬步，无以至千里
12-06 1万+
单精度浮点float：可以精确到小数点后6位双精度浮点double：可以精确到小数点后12位C可以通过f或F后缀是编译器把浮点常量当做float类型，比如2.3f和9.11E9F。l或L后缀使一个数字成为long double类型，比如54.3l和4.32e4L。建议使用L后缀，因为字母l和数字1容易混淆没有后缀的浮点常量为double类型。（重点）。例：sizeof(1.9) = 8;
《C/C++ 面试 100 例》（三）浮点数精度详解
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12-07 14万+
面试官：简单介绍下浮点数的存储方式和有哪些精度问题？
c语言中数据精度发生错误,C语言中浮点数精度问题分析.doc
weixin_31755771的博客
05-18 1897
C语言中浮点数精度问题分析摘 要： 通过实例直观地描述了C语言中由于计算机存储数据方式的不同而造成的数据误差，并对误差产生的原因进行了分析，解读出C语言中浮点型数据的不同存储方式，最后给出几点建议。关键词： C语言；数据精度；浮点型数据；相对误差中图分类号： TP312 文献标识码： A 文章编号： 2095-8153(2015)03-0097-03作者简介： 周冠方(1984-)，男，郧阳师范高...
【C语言】浮点数在内存中的存储及精度问题
2401_82610555的博客
03-20 1700
本文探讨计算机中浮点数的存储与精度问题。首先指出计算机对浮点数和整数处理方式不同，浮点数可转化为二进制科学计数法形式存储，关键在于 S、M、E 三个部分，且有针对 M 和 E 的特殊存储规定。浮点数取出也有特定规则，根据 E 的不同情况判断数据正负等。同时，浮点数存在精度丢失问题，会导致数值与预期不同，且不能直接用 “==” 比较大小，需通过差值与规定精度进行比较，包括自定义精度和系统精度下的比较方法。
c语言浮点数精度
03-15
### C语言中浮点数的精度问题及解决办法 #### 1. 浮点数的表示与存储 在C语言中，`float` 和 `double` 是用于表示实数的数据类型。它们遵循IEEE 754标准来定义其内部结构[^1]。具体来说： - **单精度浮点数 (`float`)：** 占用32位（4字节），其中1位用于符号位，8位用于指数部分，剩下的23位用于尾数部分。 - **双精度浮点数 (`double`)：** 占用64位（8字节），其中1位用于符号位，11位用于指数部分，剩余的52位用于尾数。 由于浮点数采用科学计数法的形式存储，即 $(-1)^s \times M \times 2^E$，其中$s$为符号位，$M$为尾数，$E$为指数，这种机制使得某些十进制小数无法精确转换成二进制形式，从而导致精度损失[^4]。 以下是展示浮点数存储差异的一个简单例子： ```c #include <stdio.h> int main() { float f = 0.1; double d = 0.1; printf("Float value of 0.1: %f\n", f); printf("Double value of 0.1: %.17f\n", d); return 0; } ``` 运行上述代码可以观察到，尽管输入值相同，但由于存储方式不同，输出结果会有细微差别[^3]。 #### 2. 精度丢失的原因 当尝试将一些简单的十进制分数（如0.1或0.2）存入浮点变量时，可能会遇到精度丢失的情况。这是因为这些数值在二进制下表现为无限循环的小数序列，在有限长度内截断后便产生了误差[^2]。 例如下面这段演示了整数和指针强制转换之间相互影响的例子也揭示出了潜在风险： ```c #include <stdio.h> int main(){ int n=9; float*p=(float*)&n; printf("Integer Value:%d\n",n); printf("Pointer to Float Value:%f\n",*p); *p=9.0f; printf("After Modification Integer Value:%d\n",n); printf("Pointer to Float Value Again:%f\n",*p); return 0; } ``` 此程序展示了如果把一个整型地址当作浮点型访问，则可能得到完全意料之外的结果，进一步证明两者间本质区别。 #### 3. 解决方案 为了减少因浮点运算而引发的问题，可采取如下措施之一或多者组合应用: - 使用更高精度的数据类型比如从`float`切换至`double`以获得更宽广的有效数字范围； - 避免直接比较两个浮点数是否相等；而是设定一个小阈值$\epsilon$, 判断两者的差绝对值是否小于该阈值作为近似等于条件; - 对于金融计算等领域要求极高准确性场合考虑利用专门库或者自定义类实现基于字符串或其他非传统算术逻辑操作. 另外值得注意的是，在涉及货币金额等方面的应用场景里推荐尽可能使用定点数而非浮动点数来进行相关业务处理。
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