编程：单精度浮点型数据与双精度浮点型数据杂谈

单精度浮点型数据与双精度浮点型数据杂谈

在编程计算中，浮点型数据的运算常常用到。嵌入式编程中对于数据的传输，一般是扩大N被取整，在应用程序中虽然可以被直接使用，但是我个人常常思考浮点型数据具体在内存中的表现形式。本文经过查询参考资料后，做为一篇记录型的文章。如果错误之处，还望指正。

浮点型数据在编程中分为单精度浮点型数据与双精度浮点型数据。

常用float和double表示。针对Matlab变成需注意单精度表示为single。

单精度浮点型数据在内存中通常占用4Byte空间，双精度占用8Byte空间

浮点型数据在内存中的整数和小数部分分别在不同的bit上来表示：

float：0~22 bit表示小数部分；23~30 bit表示整数部分；31 bit表示符号。

double：0~51 bit表示小数部分；52~62 bit表示整数部分；63 bit表示符号

注意：浮点型数据不存在无符号数

float类型精度为10E-7；double类型精度为10E-16。

需要注意的是：float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位有效数字,但绝对能保证的为6位,也即float的精度为6~7位有效数字; double:2^52 = 4503599627370496,一共16位,同理,double的精度为15~16位。

同时受限于精度的影响，浮点型数据不可以直接用来判断某个条件的真或假（非）。

c 复制代码

float a=1.0
if(a == 1)
{
    printf("true");
}
else
{
    printf("false);
}

如上这种判断有可能会导致判断错误。正确方式应为

c 复制代码

float a=1.0
if(a-1.0 < 0.0000001)
{
    printf("true");
}
else
{
    printf("false);
}

float：-3.40282E+308~-1.7549E-038 ； 1.17549E-038~3.40282E+308

double：-1.79769E+308~ -2.22507E-308；

2.22507E-308~1.79769E+308