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浮點數(shù)在計算機中存儲方式是怎樣的

 更新時間:2016年06月16日 10:30:48   作者:Robin  
這篇文章介紹了浮點數(shù)在計算機中是如何存儲的,講解的比較詳細(xì),有需要的朋友可以參考一下。

  C語言和C#語言中,對于浮點類型的數(shù)據(jù)采用單精度類型(float)和雙精度類型(double)來存儲,float數(shù)據(jù)占用32bit,double數(shù)據(jù)占用64bit,我們在聲明一個變量float f= 2.25f的時候,是如何分配內(nèi)存的呢?如果胡亂分配,那世界豈不是亂套了么,其實不論是float還是double在存儲方式上都是遵從IEEE的規(guī)范的,float遵從的是IEEE R32.24 ,而double 遵從的是R64.53。

  無論是單精度還是雙精度在存儲中都分為三個部分:

  1.符號位(Sign) : 0代表正,1代表為負(fù)
  2.指數(shù)位(Exponent):用于存儲科學(xué)計數(shù)法中的指數(shù)數(shù)據(jù),并且采用移位存儲
  3.尾數(shù)部分(Mantissa):尾數(shù)部分

其中float的存儲方式如下圖所示:

http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214324.gif

而雙精度的存儲方式為:

http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214425.gif

  R32.24和R64.53的存儲方式都是用科學(xué)計數(shù)法來存儲數(shù)據(jù)的,比如8.25用十進(jìn)制的科學(xué)計數(shù)法表示就為:8.25*http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214426.gif,而120.5可以表示為:1.205*http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214427.gif,這些小學(xué)的知識就不用多說了吧。而我們傻蛋計算機根本不認(rèn)識十進(jìn)制的數(shù)據(jù),他只認(rèn)識0,1,所以在計算機存儲中,首先要將上面的數(shù)更改為二進(jìn)制的科學(xué)計數(shù)法表示,8.25用二進(jìn)制表示可表示為1000.01,我靠,不會連這都不會轉(zhuǎn)換吧?那我估計要沒轍了。120.5用二進(jìn)制表示為:1110110.1用二進(jìn)制的科學(xué)計數(shù)法表示1000.01可以表示為1.0001*http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214428.gif,1110110.1可以表示為1.1101101*http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214429.gif,任何一個數(shù)都的科學(xué)計數(shù)法表示都為1.xxx*http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214430.gif,尾數(shù)部分就可以表示為xxxx,第一位都是1嘛,干嘛還要表示呀?可以將小數(shù)點前面的1省略,所以23bit的尾數(shù)部分,可以表示的精度卻變成了24bit,道理就是在這里,那24bit能精確到小數(shù)點后幾位呢,我們知道9的二進(jìn)制表示為1001,所以4bit能精確十進(jìn)制中的1位小數(shù)點,24bit就能使float能精確到小數(shù)點后6位,而對于指數(shù)部分,因為指數(shù)可正可負(fù),8位的指數(shù)位能表示的指數(shù)范圍就應(yīng)該為:-127-128了,所以指數(shù)部分的存儲采用移位存儲,存儲的數(shù)據(jù)為元數(shù)據(jù)+127,下面就看看8.25和120.5在內(nèi)存中真正的存儲方式。

  首先看下8.25,用二進(jìn)制的科學(xué)計數(shù)法表示為:1.0001*http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214428.gif

按照上面的存儲方式,符號位為:0,表示為正,指數(shù)位為:3+127=130 ,位數(shù)部分為,故8.25的存儲方式如下圖所示:

http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214431.gif

而單精度浮點數(shù)120.5的存儲方式如下圖所示:

http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214432.gif

那么如果給出內(nèi)存中一段數(shù)據(jù),并且告訴你是單精度存儲的話,你如何知道該數(shù)據(jù)的十進(jìn)制數(shù)值呢?其實就是對上面的反推過程,比如給出如下內(nèi)存數(shù)據(jù):0100001011101101000000000000,首先我們現(xiàn)將該數(shù)據(jù)分段,0 10000 0101 110 1101 0000 0000 0000 0000,在內(nèi)存中的存儲就為下圖所示:

http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214433.gif

根據(jù)我們的計算方式,可以計算出,這樣一組數(shù)據(jù)表示為:1.1101101*http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214429.gif=120.5

而雙精度浮點數(shù)的存儲和單精度的存儲大同小異,不同的是指數(shù)部分和尾數(shù)部分的位數(shù)。所以這里不再詳細(xì)的介紹雙精度的存儲方式了,只將120.5的最后存儲方式圖給出,大家可以仔細(xì)想想為何是這樣子的

http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214434.gif

下面我就這個基礎(chǔ)知識點來解決一個我們的一個疑惑,請看下面一段程序,注意觀察輸出結(jié)果

復(fù)制代碼 代碼如下:
float f = 2.2f;
double d = (double)f;
Console.WriteLine(d.ToString("0.0000000000000"));
f = 2.25f;
d = (double)f;
Console.WriteLine(d.ToString("0.0000000000000"));

  可能輸出的結(jié)果讓大家疑惑不解,單精度的2.2轉(zhuǎn)換為雙精度后,精確到小數(shù)點后13位后變?yōu)榱?.2000000476837,而單精度的2.25轉(zhuǎn)換為雙精度后,變?yōu)榱?.2500000000000,為何2.2在轉(zhuǎn)換后的數(shù)值更改了而2.25卻沒有更改呢?很奇怪吧?其實通過上面關(guān)于兩種存儲結(jié)果的介紹,我們已經(jīng)大概能找到答案。首先我們看看2.25的單精度存儲方式,很簡單 0 1000 0001 001 0000 0000 0000 0000 0000,而2.25的雙精度表示為:0 100 0000 0001 0010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000,這樣2.25在進(jìn)行強制轉(zhuǎn)換的時候,數(shù)值是不會變的,而我們再看看2.2呢,2.2用科學(xué)計數(shù)法表示應(yīng)該為:將十進(jìn)制的小數(shù)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制的小數(shù)的方法為將小數(shù)*2,取整數(shù)部分,所以0.282=0.4,所以二進(jìn)制小數(shù)第一位為0.4的整數(shù)部分0,0.4×2=0.8,第二位為0,0.8*2=1.6,第三位為1,0.6×2 = 1.2,第四位為1,0.2*2=0.4,第五位為0,這樣永遠(yuǎn)也不可能乘到=1.0,得到的二進(jìn)制是一個無限循環(huán)的排列 00110011001100110011... ,對于單精度數(shù)據(jù)來說,尾數(shù)只能表示24bit的精度,所以2.2的float存儲為:

http://img.jbzj.com/file_images/article/201606/2016061610214435.gif

  但是這樣存儲方式,換算成十進(jìn)制的值,卻不會是2.2的,應(yīng)為十進(jìn)制在轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制的時候可能會不準(zhǔn)確,如2.2,而double類型的數(shù)據(jù)也存在同樣的問題,所以在浮點數(shù)表示中會產(chǎn)生些許的誤差,在單精度轉(zhuǎn)換為雙精度的時候,也會存在誤差的問題,對于能夠用二進(jìn)制表示的十進(jìn)制數(shù)據(jù),如2.25,這個誤差就會不存在,所以會出現(xiàn)上面比較奇怪的輸出結(jié)果。

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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