下面我仅以float(带符号,单精度,32位)类型的浮点数说明C++中的浮点数是如何在内存中表示的。先讲一下基础知识,纯小数的二进制表示。(纯小数就是没有整数部分的小数,讲给小学没好好学的人)
纯小数要想用二进制表示,必须先进行规格化,即化为 1.xxxxx * ( 2 ^ n ) 的形式(“^”代表乘方,2 ^ n表示2的n次方)。对于一个纯小数D,求n的公式如下:
n = 1 + log2(D);// 纯小数求得的n必为负数
再用 D / ( 2 ^ n ) 就可以得到规格化后的小数了。接下来就是十进制到二进制的转化问题,为了更好的理解,先来看一下10进制的纯小数是怎么表示的,假设有纯小数D,它小数点后的每一位数字按顺序形成一个集合:
{k1, k2, k3, ... , kn}
那么D又可以这样表示:
D = k1 / (10 ^ 1 ) + k2 / (10 ^ 2 ) + k3 / (10 ^ 3 ) + ... + kn / (10 ^ n )
推广到二进制中,纯小数的表示法即为:
D = b1 / (2 ^ 1 ) + b2 / (2 ^ 2 ) + b3 / (2 ^ 3 ) + ... + bn / (2 ^ n )
现在问题就是怎样求得b1, b2, b3,……,bn。算法描述起来比较复杂,还是用数字来说话吧。声明一下,1 / ( 2 ^ n )这个数比较特殊,我称之为位阶值。
例如0.456,第1位,0.456小于位阶值0.5故为0;第2位,0.456大于位阶值0.25,该位为1,并将0.45减去0.25得0.206进下一位;第3位,0.206大于位阶值0.125,该位为1,并将0.206减去0.125得0.081进下一位;第4位,0.081大于0.0625,为1,并将0.081减去0.0625得0.0185进下一位;第5位0.0185小于0.03125……
最后把计算得到的足够多的1和0按位顺序组合起来,就得到了一个比较精确的用二进制表示的纯小数了,同时精度问题也就由此产生,许多数都是无法在有限的n内完全精确的表示出来的,我们只能利用更大的n值来更精确的表示这个数,这就是为什么在许多领域,程序员都更喜欢用double而不是float。
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