单精度浮点型数据与双精度浮点型数据杂谈
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序言
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。
浮点数据类型
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。
内存占用
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
精度与取值范围
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
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
float a=1.0
if(a-1.0 < 0.0000001)
{
printf("true");
}
else
{
printf("false);
}
取值范围
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