由一个浮点数引发的思考

本文通过一个代码示例探讨浮点数在内存中的存储形式,解释由于浮点数的二进制表示导致的精度问题。分析浮点数的符号位、指数位和尾数位,提供判断单精度浮点数精度问题的方法,并提出使用双精度浮点数作为解决方案。

 下面这段代码,输出值是多少呢?

void main()
{
    float data = 266270.83;
    printf("data=%0.2f\n",data);
}

在我32位的虚拟机上,打印输出值是:data=266270.84

为什么会出现这种情况呢,难道是计算机出问题了。

当然不是计算机出现了问题,我们从下面几点来分析探讨。

首先,我们从浮点数在内存中的存储形式来分析。

大家都知道,数据在内存中是以010101这种二进制的形式存储的,那浮点数相对整数的存储又有哪些特殊的地方呢。

按照科学计数法,浮点数在内存中分三部分存储,分别是符号位、指数位、尾数位。

float:单精度浮点数,1位符号位,8位指数位,23位尾数位,总共32位

double:双精度浮点数,1位符号位,11位指数位,52位尾数位,总共64位。

所以,我们需要把浮点数先转换成二进制表示,转换遵循以下规则

1、先把整数部分和小数部分分别转换为二进制形式

2、整数部分转换为二进制形式采用“除2取余,逆序排列”法,即整数部分除以2,取出余数,商继续除以2,直到得到0为止,然后将取出的余数逆序排列

3、小数部分转换为二进制形式采用“乘2取整,顺序排列”法,即小数部分乘以2,然后取出整数部分,剩下的小数部分继续乘以2,直到小数部分为零为止。如果永远不为零,则按照要求保留足够位数的小数,多余位需要舍去(0舍1入法),取出的整数部分顺序排列。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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