整形和浮点型数据的存储(2)

简介: 整形和浮点型数据的存储(2)

1.浮点型数据在内存中的存储

常看的浮点数:3.14159、1E10等,浮点数家族包括: float double long double 类型。

浮点数表示的范围: float.h 中定义

我们先看一段代码:

int main()
{
  int n = 9;
  float* pFloat = (float*)&n;
  printf("n的值为:%d\n", n);
  printf("*pFloat的值为:%f\n", *pFloat);
 
  *pFloat = 9.0;
  printf("num的值为:%d\n", n);
  printf("*pFloat的值为:%f\n", *pFloat);
  return 0;
}


运行结果:

fafb0d0519eb43a08244d69d25ccdb99.png

*pFloat和n明明存的是同一个数,为什么会输出不同的结果呢?下面我们来看看为什么。

要理解这个结果,⼀定要搞懂浮点数在计算机内部的表示方法。

根据国际标准IEEE(电气和电子工程协会) 754,任意⼀个⼆进制浮点数V可以表⽰成下⾯的形式:

V   =  (−1) ∗ S M ∗ 2 E

• (−1) S 表示 符号位,当S=0,V为正数;当S=1,V为负数

• M 表示有效数字,M是大于等于1,小于2的

• 2 E 表示 指数位

比如:

十进制的5.0,写成二进制是101.0,相当于上面公式中的 1.01* 2^2 。

那么它的

S==0

M==1.01

E==2

十进制的-5.0,写成二进制是 -101.0 ,相当于 -1.01×2^2 。那么,

S=1

M=1.01

E=2

IEEE754规定

32位机器中的浮点数最高位存储符号位S,后面8比特存储指数E,其余的23比特存储M。

64位的浮点数,最高的1位存储符号位S,接着的11位存储指数E,剩下的52位存储有效数字M。

a94f3c15eca74cd0a49b4a99ae51609a.png


2.浮点数存的过程

前面说过, 1 M<2 ,也就是说,M可以写成 1.xxxxxx 的形式,其中 xxxxxx 表示小 数部分。

IEEE 754 规定,在计算机内部保存M时,默认这个数的第⼀位总是1,因此可以被舍去,只保存后面的 xxxxxx部分。比如保存1.01的时候,只保存01,等到读取的时候,再把第⼀位的1加上去。这样做的目的,是节省1位有效数字。以32位浮点数为例,留给M只有23位,将第⼀位的1舍去以后,等于可以保存24位有效数字。

终于指数E,情况就较复杂

首先,E为⼀个无符号整数(unsigned int)

这意味着,如果E为8位,它的取值范围为0~255;如果E为11位,它的取值范围为0~2047。但是,我们知道,科学计数法中的E是可以出现负数的,所以IEEE 754规定,存⼊内存时E的真实值必须再加上 ⼀个中间数,对于8位的E,这个中间数是127;对于11位的E,这个中间数是1023。⽐如,2^10的E是10,所以保存成32位浮点数时,必须保存成10+127=137,即10001001。


3.浮点数取的过程

指数E从内存中取出还可以再分成三种情况:

E不全为0或不全为1

这时,浮点数就采用下面的规则表示,即指数E的计算值减去127(或1023),得到真实值,再将有效数字M前加上第⼀位的1。

比如:0.5 的二进制形式为0.1,由于规定正数部分必须为1,即将小数点右移1位,则为1.0*2^(-1),其阶码为-1+127(中间值)=126,表示为01111110,而尾数1.0去掉整数部分为0,补齐0到23位 00000000000000000000000,则其二进制表示形式为

0 01111110 00000000000000000000000

E全为0

这时,浮点数的指数E等于1-127(或者1-1023)即为真实值,有效数字M不再加上第⼀位的1,而且是还原为0.xxxxxx的小数。这样做是为了表示±0,以及接近于0的很小的数字

0 00000000 00100000000000000000000

E全为1

这时,如果有效数字M全为0,表示±无穷大(正负取决于符号位s)

0 11111111 00010000000000000000000


4.代码解析

让我们回到开始时的代码

先看第1环节,为什么 9 还原成浮点数,就成了 0.000000 ?

9以整型的形式存储在内存中,得到如下⼆进制序列:

0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1001

首先,将 9 的二进制序列按照浮点数的形式拆分,得到第⼀位符号位s=0,后面8位的指数

E=00000000 , 最后23位的有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001。

由于指数E全为0,所以符合E为全0的情况。因此,浮点数V就写成:

V=(-1)^0 × 0.00000000000000000001001×2^(-126)=1.001×2^(-146)

显然,V是⼀个很小的接近于0的正数,所以用十进制小数表示就是0.000000。

再看第2环节,浮点数9.0,为什么整数打印是 1091567616

首先,浮点数9.0 等于⼆进制的1001.0,即换算成科学计数法是:1.001×2^3

所以:

9.0  =  (−1) ^0*(1.001)  ∗  2^3

那么,第⼀位的符号位S=0,有效数字M等于001后面再加20个0,凑满23位,指数E等于3+127=130,

即10000010

所以,写成⼆进制形式,应该是S+E+M,即

0 10000010 001 0000 0000 0000 0000 0000

这个32位的⼆进制数,被当做整数来解析的时候,就是整数在内存中的补码,原码正是

1091567616 。

目录
相关文章
|
7月前
|
存储 编译器
整型和浮点型数据的存储(1)
整型和浮点型数据的存储(1)
42 2
|
7月前
|
存储 算法 编译器
整形和浮点型是如何在内存中的存储
整形和浮点型是如何在内存中的存储
|
7月前
|
存储 编译器
浮点数据类型在内存中的存储以及大小端介绍
浮点数据类型在内存中的存储以及大小端介绍
|
7月前
|
存储 编译器 程序员
【C语言】整形数据和浮点型数据在内存中的存储
【C语言】整形数据和浮点型数据在内存中的存储
77 0
|
7月前
|
存储 编译器 C语言
数据在内存中的存储(浮点数与整数的类型转换)
在c语言操作符那一篇文章中我们讲到整数的二进制表示方法有三种,即原码、反码和补码。 它们都由符号位和数值位组成,数值位中的最高位就是符号位,符号位中0表示”正“,1表示”负“,
|
7月前
|
存储
整形数据和浮点型数据在内存中的存储差别
整形数据和浮点型数据在内存中的存储差别
69 0
|
存储 编译器 C语言
数据在内存中的存储(包含整型、浮点型在内存中的存储以及大小端的介绍)
数据在内存中的存储(包含整型、浮点型在内存中的存储以及大小端的介绍)
130 0
|
存储 人工智能
整形及浮点型在内存中的存储(上)
整形及浮点型在内存中的存储
85 0
|
存储
整形及浮点型在内存中的存储(下)
整形及浮点型在内存中的存储
73 0
浮点型在内存中的存储,与整型存储方式竟然不同
浮点型在内存中的存储,与整型存储方式竟然不同