整型和浮点型在内存中的储存区别

整型(int,short int,long等)与浮点型(float,double等)在内存中的储存方式不同

以下都时以32位的编译器来讨论

整型

int类型的整型有4个字节,32位比特位

如:int a=5,在内存中的二进制为 

源码/反码/补码: 00000000 00000000 00000000 00000101

浮点型

浮点型储存不同,拿同样占4个字节的float类型来举例

如:float a=2.25

转化为二进制—> 10.01= (-1)^0  *  1.001  *  2^1

将这个里面的一些数提取出来  (-1)^0  *  1.001  *  2^1

                                                         |           |             |

                                                        0 (S)    001(M)    1(E)

于是将其S,M,E的值存进4个字节中S-1bit,E-8bit,M-23bit,并且E为了防止出现负数无法存储的情况,将其10进制值加上127,(011--3)3+127=130——(二进制)10000010

即 0(S) 10000010(E) 00000000000000000000000001(M)   --->         

     01000001000000000000000000000000011    

这就是float类型的2.25在内存中的方式

如果int类型的变量用浮点数打印,尽可能打印出超大的数

同理,float类型的变量用整型打印,有可能时一个极小的数,出现0.00的结果

### 如何在编程语言中正确比较整型浮点型数值 在编程语言中,整型浮点型数据的比较需要特别注意精度问题。由于浮点数在计算机中无法精确表示某些值(例如 0.1),直接使用等号进行比较可能会导致意外的结果[^1]。 以下是一些通用的方法来正确比较整型浮点型数据: #### 1. 使用误差范围比较浮点数 对于浮点数的比较,通常不建议直接使用等号(`==`)。相反,可以定义一个很小的误差范围(称为 **epsilon**),并在该范围内判断两个浮点数是否相等。代码示例如下: ```python def are_floats_equal(a, b, epsilon=1e-9): return abs(a - b) < epsilon # 示例 a = 0.1 + 0.2 b = 0.3 if are_floats_equal(a, b): print("浮点数相等") else: print("浮点数不相等") ``` 这种方法的核心在于引入了一个可接受的误差范围 `epsilon`,以避免因浮点数精度问题导致错误结果[^1]。 #### 2. 转换为整型后比较 如果浮点数的实际值可以转换为整型而不会丢失精度,可以通过将浮点数放大后再转换为整型进行比较。例如: ```python def compare_int_and_float(i, f): factor = 1000000 # 根据浮点数精度选择合适的倍数 return int(f * factor) == i * factor # 示例 i = 1 f = 1.0000001 if compare_int_and_float(i, f): print("整型浮点型相等") else: print("整型浮点型不相等") ``` 此方法适用于浮点数的精度范围已知且有限的情况。但需要注意的是,如果浮点数的精度超出了整型的表示范围,则可能导致溢出或错误结果[^4]。 #### 3. 利用语言内置函数 某些编程语言提供了专门用于处理浮点数比较的函数。例如,在 Python 中可以使用 `math.isclose` 方法: ```python import math a = 0.1 + 0.2 b = 0.3 if math.isclose(a, b, rel_tol=1e-9): print("浮点数相等") else: print("浮点数不相等") ``` `math.isclose` 函数允许指定相对误差(`rel_tol`)绝对误差(`abs_tol`),从而更灵活地控制比较的精度[^1]。 #### 4. 注意内存存储差异 整型浮点型内存中的存储方式不同。整型是以二进制形式直接存储其值,而浮点型则按照 IEEE 754 标准存储为符号位、指数位尾数位[^2]。因此,在比较时需考虑浮点数的舍入误差及其对结果的影响。 ### 总结 在编程中正确比较整型浮点型数据的关键在于理解浮点数的精度限制,并采取适当的措施来规避这些问题。常见的方法包括使用误差范围、转换为整型以及利用语言内置的比较函数[^1]。
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