前言:
在上章,了解了整数在内存中的储存,在本章节为大家继续讲解浮点数的储存,也是数据储存的最后一部分。
浮点数是计算机科学中一种重要的数据类型,用于表示实数。它能够表示非常大或非常小的数值,并且可以处理小数部分。然而,浮点数的存储方式与整数完全不同,其存储原理和特性也决定了浮点数在使用过程中存在特殊。
介绍:
浮点数的概念:
浮点数是一种用来表示实数的数据类型,其特点是小数点的位置可以浮动。
浮点数由三个部分组成:符号位(Sign)、指数位(Exponent)和尾数位(Mantissa)。符号位表示数值的正负,指数位表示数值的大小范围,尾数位则表示数值的具体精度。
浮点数的存储格式通常遵循IEEE 754标准,这是目前计算机系统中最常用的浮点数存储规范。IEEE 754标准定义了单精度浮点数(32位)和双精度浮点数(64位)两种主要格式。
常见的浮点数:3.1415926,1E10等,浮点数包含的类型有float,double,long double 浮点数的表示范围在头文件float.h中定义。
单/双精度
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单精度浮点数(32位)
单精度浮点数由1位符号位、8位指数位和23位尾数位组成。具体存储方式如下:
- 符号位:1位,0表示正数,1表示负数。
- 指数位:8位,采用偏移量为127的二进制补码形式存储。
- 尾数位:23位,实际存储时省略了最高位的隐含1(即实际存储23位,但计算时加上隐含的1),这样可以节省存储空间。
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双精度浮点数(64位)
双精度浮点数由1位符号位、11位指数位和52位尾数位组成:
- 符号位:1位,0表示正数,1表示负数。
- 指数位:11位,采用偏移量为1023的二进制补码形式存储。
- 尾数位:52位,同样省略了最高位的隐含1。

浮点数的范围与精度
-
范围
根据IEEE 754标准,单精度浮点数可以表示的数值范围为:
2^-126∼2^127
双精度浮点数的范围更广,可以表示更大的数值。
储存的原理
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,大于等于1,小于2。
2^E表示指数位。
举例:十进制的5.0,写成二进制是 101.0 ,相当于 1.01×2^2 因为是二进制所以 底数是2 ,小数点向左移动了俩位所以指数是2 那么,按照上面V的格式,可以得出 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
在IEEE 754规定: 对于32位的浮点数,最高的1位是符号位S,接着的 8位是指数E,剩下的23位为有效数字M。
如图所示:

对于64位的浮点数,最高的1位是符号位S, 接着的11位是指数E,剩下的52位为有效数字M。

有效数字M和指数E的特别规定
IEEE 754对有效数字M和指数E,还有一些特别规定
- 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。
至于指数E,情况就比较复杂。
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。
取出原理
指数E的三种情况
(1) 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(1/2)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=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。 所以 S=0 E=126 M=0 参考前面浮点数的储存模型可知 则其二进制表示形式为:
0 01111110 00000000000000000000000
(2)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,而是还原为0.xxxxxx的小数。这样做是为了表示±0,以及无限接近于0的很小的数字。
(3)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)
例题
大家可以计算一下输出结果
cs
#include <stdio.h>
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;
}
欧克,结果如下:

我猜部分帅哥,美女的结果都是:9 9.000000 9 9.000000
这是为什么呢?接下来只要好好思考一下浮点数的存储方式大家就明白了。
第一个简单:
n是 int类型,所以我们输出是以整形格式取出然后以%d十进制方式打印。
printf("*pFloat的值为:%f\n", *pFloat); 这个的话上难度了。
这个是对float类型的指针解引用但他指向地址是个整形 而整形类型的在计算机存储的是补码:
9转成二进制就是 00000000000000000000000000001001
而按浮点数类型拿出的话 S=0 E=0 M= 0...1010
这里就是指数E为0的时候 套用浮点数计算公式 V = (-1)^S * M * 2^E
我们拿出的是一个无限接近0的一个小数 而%f只打印6个零就不打印了所以我们打印的是: 0.000000
*pFloat = 9.0; printf("num的值为:%d\n", n);这个打印为什么是1091567616
这段代码第一句话向指针指向的地址存进去了一个浮点数9.0
而浮点数的存储9.0 二进制是1001 写成科学计数法是 1.001
所以S=0 M=1.001 E=130 所以在内存存的是: 0 10000010 00100000000000000000000 转成十进制打印就是1091567616
*pFloat = 9.0;*pFloat的值为:%f\n",
*pFloat这个是以浮点数的形式打印,而我们存进去的就是浮点数所以 打印还是9.0
总结:
本章讲解了浮点数的概念;
存取原理 ;
希望对大家有所帮助。
有所帮助的话,关注一手把,我们下章再见!!!!