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原文地址:http://www.cnblogs.com/Jacquette/articles/353525.html
   所有的C/C++編譯器都是按照IEEE(國際電子電器工程師協會)制定的IEEE 浮點數表示法來進行運算的。這種結構是一種科學表示法,用符號(正或負)、指數和尾數來表示,底數被確定為2,也就是說是把一個浮點數表示為尾數乘以2的指數次方再加上符號。下面來看一下具體的規格:

 

符號位

指數位

小數部分

 

指數偏移量

單精度浮點數

1 [31]

8 [30-23]

23 [22-00]

127

雙精度浮點數

1 [63]

11 [62-52]

52 [51-00]

1023

 

我們以單精度浮點數來說明:

指數是8位,可表達的范圍是0255

而對應的實際的指數是-127到+128

這里特殊說明,-127和+128這兩個數據在IEEE當中是保留的用作多種用途的

127表示的數字是0

128和其他位數組合表示多種意義,最典型的就是NAN狀態

 

從存儲結構和算法上來講,doublefloat是一樣的,不一樣的地方僅僅是float32位的,double64位的,所以double能存儲更高的精度任何數據在內存中都是以二進制(1或著0)順序存儲的,每一個1或著0被稱為1位,而在x86CPU上一個字節是8位。比如一個16位(2字節)的short int型變量的值是1156,那么它的二進制表達就是:00000100 10000100。由于Intel CPU的架構是Little Endian(請參數機算機原理相關知識),所以它是按字節倒序存儲的,那么就因該是這樣:10000100 00000100,這就是定點數1156在內存中的結構.

 

我們先不考慮逆序存儲的問題,先按照順序的來講,最后再把他們翻過來就行了。

現在讓我們按照IEEE浮點數表示法,一步步的將float型浮點數123456.0f轉換為十六進制代碼。在處理這種不帶小數的浮點數時,直接將整數部轉化為二進制表示:1 11100010 01000000也可以這樣表示:11110001001000000.0然后將小數點向左移,一直移到離最高位只有1位,就是最高位的11.11100010010000000一共移動了16位,在布耳運算中小數點每向左移一位就等于在以2為底的科學計算法表示中指數+1,所以原數就等于這樣:1.11100010010000000 * ( 2 ^ 16 )好了,現在我們要的尾數和指數都出來了。顯而易見,最高位永遠是1,因為你不可能把買了16個雞蛋說成是買了0016個雞蛋吧?(呵呵,可別拿你買的臭雞蛋甩我~),所以這個1我們還有必要保留他嗎?(眾:沒有!)好的,我們刪掉他。這樣尾數的二進制就變成了:11100010010000000最后在尾數的后面補0,一直到補夠23位:11100010010000000000000MD,這些個0差點沒把我數的背過氣去~

 

再回來看指數,一共8位,可以表示范圍是0 - 255的無符號整數,也可以表示-128 - 127的有符號整數。但因為指數是可以為負的,所以為了統一把十進制的整數化為二進制時,都先加上127,在這里,我們的16加上127后就變成了143,二進制表示為:10001111 12345.0f這個數是正的,所以符號位是0,那么我們按照前面講的格式把它拼起來:
0 10001111 11100010010000000000000
01000111 11110001 00100000 00000000
   
再轉化為16進制為:47 F1 20 00,最后把它翻過來,就成了:00 20 F1 47

有了上面的基礎后,下面我再舉一個帶小數的例子來看一下為什么會出現精度問題。

按照IEEE浮點數表示法,將float型浮點數123.456f轉換為十六進制代碼。對于這種帶小數的就需要把整數部和小數部分開處理。整數部直接化二進制:100100011。小數部的處理比較麻煩一些,也不太好講,可能反著講效果好一點,比如有一個十進制純小數0.57826,那么5是十分位,位階是1/107是百分位,位階是1/1008是千分位,位階是1/1000……,這些位階分母的關系是10^110^210^3……,現假設每一位的序列是{S1S2S3……Sn},在這里就是57826,而這個純小數就可以這樣表示:n = S1 * ( 1 / ( 10 ^ 1 ) ) + S2 * ( 1 / ( 10 ^ 2 ) ) + S3 * ( 1 / ( 10 ^ 3 ) ) + …… + Sn * ( 1 / ( 10 ^ n ) )

把這個公式推廣到b進制純小數中就是這樣:
n = S1 * ( 1 / ( b ^ 1 ) ) + S2 * ( 1 / ( b ^ 2 ) ) + S3 * ( 1 / ( b ^ 3 ) ) + …… + Sn * ( 1 / ( b ^ n ) )

天哪,可惡的數學,我怎么快成了數學老師了!沒辦法,為了廣大編程愛好者的切身利益,喝口水繼續!現在一個二進制純小數比如0.100101011就應該比較好理解了,這個數的位階序列就因該是1/(2^1)1/(2^2)1/(2^3)1/(2^4),即0.50.250.1250.0625……。乘以S序列中的1或著0算出每一項再相加就可以得出原數了。現在你的基礎知識因該足夠了,再回過頭來看0.45這個十進制純小數,化為該如何表示呢?現在你動手算一下,最好不要先看到答案,這樣對你理解有好處。

 注:這里小數點的轉換比較麻煩,可以用小數和2相乘,如果有各位為1,則寫上1,相乘的結果減掉1,繼續。

我想你已經迫不及待的想要看答案了,因為你發現這跟本算不出來!來看一下步驟:1 / 2 ^1位(為了方便,下面僅用2的指數來表示位),0.456小于位階值0.5故為02位,0.456大于位階值0.25,該位為1,并將0.45減去0.250.206進下一位;3位,0.206大于位階值0.125,該位為1,并將0.206減去0.1250.081進下一位;4位,0.081大于0.0625,為1,并將0.081減去0.06250.0185進下一位;50.0185小于0.03125,為0……問題出來了,即使超過尾數的最大長度23位也除不盡!這就是著名的浮點數精度問題了(浮點十進制值通常沒有完全相同的二進制表示形式。這是 CPU 所采用的浮點數據表示形式的副作用。為此,可能會經歷一些精度丟失,并且一些浮點運算可能會產生意外的結果。)。不過我在這里不是要給大家講《數值計算》,用各種方法來提高計算精度,因為那太龐雜了,恐怕我講上一年也理不清個頭緒啊。我在這里就僅把浮點數表示法講清楚便達到目的了。

OK,我們繼續。嗯,剛說哪了?哦對對,那個數還沒轉完呢,反正最后一直求也求不盡,加上前面的整數部算夠24位就行了:1111011.01110100101111001。某BC問:不是23位嗎?我:倒,不是說過了要把第一個1去掉嗎?當然要加一位嘍!現在開始向左移小數點,大家和我一起移,眾:“123……”好了,一共移了6位,6加上127131(怎么跟教小學生似的?呵呵~),二進制表示為:10000101,符號位為…………不說了,越說越啰嗦,大家自己看吧:
0  10000101  11101101110100101111001
42  F6  E9  79
79  E9  F6  42

下面再來講如何將純小數轉化為十六進制。對于純小數,比如0.0456,我們需要把他規格化,變為1.xxxx * 2 ^ n )的型式,要求得純小數X對應的n可用下面的公式:
n = int( 1 + log (2)X );

0.0456我們可以表示為1.4592乘以以2為底的-5次方的冪,即1.4592 * ( 2 ^ -5 )。轉化為這樣形式后,再按照上面第二個例子里的流程處理:
1. 01110101100011100010001
去掉第一個1
01110101100011100010001
-5 + 127 = 122
0  01111010  01110101100011100010001
最后:
11 C7 3A 3D

另外不得不提到的一點是0.0f對應的十六進制是00 00 00 00,記住就可以了。

 

 

posted on 2008-11-20 11:36 漂漂 閱讀(1347) 評論(1)  編輯 收藏 引用

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# re: 浮點數內存表示形式(轉) 2014-02-23 00:22 atao
google搜到的第一篇,寫的真好  回復  更多評論
  

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