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文章目录
- 前言
- 1. 题目引入
- 2. 功能介绍
- 2.1 浮点数的基本概念
- 2.2 IEEE 754标准
- 2.3 浮点数的存储格式
- 组成成分
- 内存映射
- 2.4 浮点数的表示范围
- 3. 注意事项
- 3.1 精度问题
- 3.2 特殊值
- 3.3 比较浮点数
- 4. 题目解答
- 代码分析
- 总结
前言
在计算机科学中,浮点数是一种用于表示实数的数据类型。与整数不同,浮点数可以表示非常大或非常小的数值,并且能够处理小数部分。然而,浮点数在内存中的存储方式与整数有很大的不同,本文将深入探讨浮点数在内存中的存储方式,帮助读者更好地理解这一概念。
1. 题目引入
我们先看这样一个案例,观察一下程序运行的结果:
#include<stdio.h>int main() {int n = 9;float* p_float = (float*)&n;printf("n的值为:%d\n", n);printf("*n_float的值为:%f\n", *p_float);*p_float = 9.0;printf("n的值为:%d\n", n);printf("*n_float的值为:%f\n", *p_float);return 0;}
第一个输出结果比较易懂,但是为什么另外三个的值会是这样的呢?
2. 功能介绍
2.1 浮点数的基本概念
浮点数是一种用于表示实数的数据类型。它由两部分组成:尾数M(mantissa)和指数E(exponent)。尾数表示数值的有效数字,而指数表示数值的缩放比例。通过这种方式,浮点数可以表示非常大或非常小的数值。
2.2 IEEE 754标准
IEEE 754是浮点数表示的国际标准
,定义了浮点数在内存中的存储格式
。根据IEEE 754标准,浮点数可以分为单精度(32位)和双精度(64位)两种类型。单精度浮点数使用32位存储,其中1位用于符号,8位用于指数,23位用于尾数。双精度浮点数使用64位存储,其中1位用于符号,11位用于指数,52位用于尾数。
2.3 浮点数的存储格式
组成成分
在IEEE 754标准中,浮点数的存储格式如下:
- 符号位(Sign Bit):1位,表示浮点数的正负。0表示正数,1表示负数。
- 指数位(Exponent):8位(单精度)或11位(双精度),表示浮点数的指数部分。指数部分采用偏移量表示法,即实际指数值为存储值减去一个固定的偏移量。
- 尾数位(Mantissa):23位(单精度)或52位(双精度),表示浮点数的尾数部分。
举个例子,9.5(单精度)在内存中的内容要通过以下方式计算:
- 将整数和小数部分转化为二进制数:
1001.1
(注意,小数点后的1代表2^0.1,即0.5);- 移动小数点使其变成
1.xxxxx
的形式:原式 =1.0011 x 2^3
;- 此时,尾数部分就是小数点后面的部分,即
M = 0011
;- 指数部分为2^后面的部分,也就是
3
,加上常数127
,得到值130
,转换为而二进制:E = 10000010
- 由于9.5为正数,所以符号位为0,即
S = 0
;- 我们将其按照S-E-M的顺序补位,得到:
0-1000 0010-0000 0000 0000 0000 0000 011
- 也就是说,9.5在内存中的储存内容就是
01000001000000000000000000000011
内存映射
单精度和双精度的内存映射如下:
2.4 浮点数的表示范围
由于浮点数的存储方式,其表示范围受到指数和尾数的限制。
- 单精度浮点数的表示范围约为
±3.4×10^38^
; - 双精度浮点数的表示范围约为
±1.8×10^308^
。
然而,浮点数的精度受到尾数位数的限制,单精度浮点数的精度约为7位十进制数,双精度浮点数的精度约为15位十进制数。
3. 注意事项
3.1 精度问题
浮点数的精度受到尾数位数的限制,因此在处理非常大或非常小的数值时,可能会出现精度损失。例如,两个非常接近的浮点数相减可能会导致结果不准确。为了避免这种情况,可以使用更高精度的浮点数类型(如双精度浮点数)或采用数值稳定的算法。
我们看下面的代码:
#include<stdio.h>int main() {float a = 3.14;printf("%f", a);return 0;
}
我们在调试中查看a在内存中的值
其中04 84 5f 3c
转换成二进制为0-10010000-1000 1011 1110 0111 100
不难发现,3.14的小数部分无法被精确表示,因为每一个位数,都是2的n次方:2-1、2-2 、2-3……
3.2 特殊值
IEEE 754标准定义了一些特殊值,如正无穷大(+∞)、负无穷大(-∞)和非数字(NaN)。这些特殊值用于表示某些特殊情况,如除以零或无效运算。
3.3 比较浮点数
由于浮点数的精度问题,直接比较两个浮点数是否相等可能会导致错误的结果。通常,可以使用一个很小的阈值(如ε)来判断两个浮点数是否近似相等。例如,判断|a - b| < ε是否成立,而不是直接判断a == b。
4. 题目解答
代码分析
-
变量声明与初始化
int n = 9; float* p_float = (float*)&n;
int n = 9;
声明了一个整数变量n
并将其初始化为9
。float* p_float = (float*)&n;
声明了一个指向浮点数的指针p_float
,并将其初始化为指向n
的地址。这里使用了类型转换(float*)
,将n
的地址(原本是int*
类型)强制转换为float*
类型。
-
第一次输出
printf("n的值为:%d\n", n); printf("*n_float的值为:%f\n", *p_float);
printf("n的值为:%d\n", n);
输出n
的值,此时n
的值是9
,所以输出为n的值为:9
。printf("*n_float的值为:%f\n", *p_float);
输出p_float
所指向的值。由于p_float
是一个float*
类型的指针,而n
是一个int
类型的变量,*p_float
会将n
的内存内容解释为一个浮点数。
- n此时在内存中的值为:00000000-00000000-00000000-00001001
- 按照浮点类型解释:0-00000000-00000000000000000001001,是一个非常小的数。
-
修改指针指向的值
*p_float = 9.0;
*p_float = 9.0;
将p_float
所指向的内存位置的值修改为9.0
。由于p_float
指向的是n
的内存地址,因此n
的内存内容被修改为浮点数9.0
的二进制表示。
-
第二次输出
printf("n的值为:%d\n", n); printf("*n_float的值为:%f\n", *p_float);
printf("n的值为:%d\n", n);
输出n
的值。由于n
的内存内容被修改为浮点数9.0
的二进制表示,因此n
的值现在是一个与9.0
的二进制表示相对应的整数。同理,这个值是一个非常大的整数。printf("*n_float的值为:%f\n", *p_float);
输出p_float
所指向的值。由于p_float
指向的内存内容已经被修改为9.0
,因此输出为*n_float的值为:9.000000
。
总结
浮点数在内存中的存储是一个复杂的过程。本文详细介绍了浮点数的基本概念、IEEE 754标准、存储格式、表示范围、精度问题等。希望通过本文的介绍,读者能够更好地理解这一知识点。
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