C语言float类型浮点数的存储方法

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c语言的实型数据在内存中的存储形式

c语言的实型数据在内存中的存储形式

c语言的实型数据在内存中的存储形式C语言中实型数据包括float和double两种类型。

在内存中,实型数据的存储形式是按照IEEE 754标准进行的。

IEEE 754标准规定,实型数据的内存存储格式由三部分组成:符号位、指数位和尾数位。

首先,符号位用来表示实型数据的正负,占据了整个实型数据存储单元的最高位,因为C语言的实型数据是有符号的。

其次,指数位用来表示实型数据在二进制下的阶码,它的长度与数据类型有关。

在float类型中,指数位的长度为8位,其中最高位是符号位,因此实数的阶码范围是-127到128。

而在double类型中,指数位的长度为11位,阶码范围是-1023到1024。

最后,尾数位用来表示实型数据在二进制下的有效数字,也就是实数的小数部分。

在float类型中,尾数位的长度为23位,而在double类型中,尾数位的长度为52位。

实型数据的存储方式与其大小有关,float类型实型变量占用4个字节的内存空间,而double类型实型变量占用8个字节的内存空间。

因此,可以将float类型实型数据的存储过程表示为:(1)将浮点数转换为二进制数。

(2)以符号位、指数位和尾数位的顺序将二进制数按位存储到内存中,其中符号位占据了最高位,指数位占据了接下来的8位,尾数位占据了剩下的23位。

而double类型实型数据的存储过程与之类似,不过指数位占据了11位,尾数位占据了52位。

总之,C语言中实型数据在内存中的存储方式是按照IEEE 754标准规定的。

了解实型数据的内存存储方式对于理解C语言的应用和程序的优化有着重要的作用。

c语言 float保留一位小数的方法

c语言 float保留一位小数的方法

c语言 float保留一位小数的方法如何在C语言中使用float类型保留一位小数?在C语言中,我们可以使用float类型来表示带有小数的数值。

有时候,我们需要将浮点数保留一位小数,这样可以使输出结果更加精确和易读。

本文将介绍几种在C语言中保留一位小数的方法。

方法一:使用printf函数的格式控制符C语言中的printf函数可以通过格式控制符来指定输出的格式。

使用格式控制符"%.1f",可以将浮点数保留一位小数。

下面是一个示例代码:```c#include <stdio.h>int main() {float num = 3.14159;printf("%.1f", num);return 0;}```运行结果将会是:3.1在上面的代码中,我们将要输出的浮点数num传入printf函数的格式控制符中,%.1f表示将浮点数保留一位小数并输出。

方法二:使用sprintf函数和字符串缓冲区sprintf函数可以将格式化的数据输出到一个字符串缓冲区中。

我们可以使用sprintf函数来将浮点数保留一位小数,并将结果保存在一个字符串中。

下面是一个示例代码:```c#include <stdio.h>int main() {float num = 3.14159;char result[10];sprintf(result, "%.1f", num);printf("%s", result);return 0;}```运行结果将会是:3.1在上面的代码中,我们定义了一个字符串缓冲区result,并使用sprintf函数将保留一位小数的浮点数num输出到result中,然后再将result打印出来。

方法三:使用浮点数运算我们可以使用浮点数运算来实现保留一位小数的效果。

将要保留一位小数的浮点数乘以10,然后将结果转换为整数,再除以10,最后将结果转换回浮点数。

c语言中的float类型

c语言中的float类型

c语言中的float类型Float类型是C语言中的一种数据类型,它用于表示浮点数。

浮点数是一种带有小数部分的数字,与整数不同,它们可以表示非常大或非常小的数字,以及非常精确的数字。

在C语言中,float类型可以用于存储单精度浮点数,它占用4个字节的内存空间,可以表示的数字范围为1.2E-38到3.4E+38。

在C语言中,float类型的变量可以通过赋值语句来进行初始化,例如:float num = 3.14159;这个语句将一个浮点数3.14159赋值给了一个名为num的float类型变量。

在C语言中,浮点数可以使用小数点来表示,也可以使用科学计数法来表示,例如:float num1 = 1.23e-4;float num2 = 2.5E6;这两个语句分别将一个非常小的浮点数1.23乘以10的负4次方和一个非常大的浮点数2.5乘以10的6次方赋值给了两个float类型变量。

在C语言中,浮点数的运算与整数的运算有所不同。

由于浮点数的精度有限,因此在进行浮点数运算时可能会出现精度误差。

例如:float num1 = 0.1;float num2 = 0.2;float result = num1 + num2;在这个例子中,num1和num2都是浮点数,它们的值分别为0.1和0.2。

然而,当将它们相加时,得到的结果并不是0.3,而是一个非常接近0.3的数。

这是因为浮点数的精度有限,无法精确表示0.1和0.2这两个数字。

为了避免浮点数运算中的精度误差,可以使用一些技巧,例如将浮点数转换为整数进行运算,或者使用一些特殊的算法来处理浮点数。

此外,在C语言中还提供了一些库函数,例如math.h中的函数,可以用于处理浮点数。

float类型是C语言中非常重要的一种数据类型,它用于表示浮点数,并且在科学计算、图形处理等领域有着广泛的应用。

在使用float类型时,需要注意浮点数的精度问题,以及如何避免精度误差。

C语言中float,double类型,在内存中的结构(存储方式).

C语言中float,double类型,在内存中的结构(存储方式).

C语⾔中float,double类型,在内存中的结构(存储⽅式).从存储结构和算法上来讲,double和float是⼀样的,不⼀样的地⽅仅仅是float是32位的,double是64位的,所以double能存储更⾼的精度。

任何数据在内存中都是以⼆进制(0或1)顺序存储的,每⼀个1或0被称为1位,⽽在x86CPU上⼀个字节是8位。

⽐如⼀个16位(2 字节)的short int型变量的值是1000,那么它的⼆进制表达就是:00000011 11101000。

由于Intel CPU的架构原因,它是按字节倒序存储的,那么就因该是这样:11101000 00000011,这就是定点数1000在内存中的结构。

⽬前C/C++编译器标准都遵照IEEE制定的浮点数表⽰法来进⾏float,double运算。

这种结构是⼀种科学计数法,⽤符号、指数和尾数来表⽰,底数定为2——即把⼀个浮点数表⽰为尾数乘以2的指数次⽅再添上符号。

下⾯是具体的规格:符号位阶码尾数长度float 1 8 23 32double 1 11 52 64临时数 1 15 64 80由于通常C编译器默认浮点数是double型的,下⾯以double为例:共计64位,折合8字节。

由最⾼到最低位分别是第63、62、61、……、0位:最⾼位63位是符号位,1表⽰该数为负,0正; 62-52位,⼀共11位是指数位; 51-0位,⼀共52位是尾数位。

按照IEEE浮点数表⽰法,下⾯将把double型浮点数38414.4转换为⼗六进制代码。

把整数部和⼩数部分开处理:整数部直接化⼗六进制:960E。

⼩数的处理: 0.4=0.5*0+0.25*1+0.125*1+0.0625*0+…… 实际上这永远算不完!这就是著名的浮点数精度问题。

所以直到加上前⾯的整数部分算够53位就⾏了(隐藏位技术:最⾼位的1 不写⼊内存)。

如果你够耐⼼,⼿⼯算到53位那么因该是:38414.4(10)=1001011000001110.0110101010101010101010101010101010101(2)科学记数法为:1.001……乘以2的15次⽅。

c语言浮点数存储格式

c语言浮点数存储格式

c语言浮点数存储格式在C语言中,浮点数的存储格式通常遵循IEEE 754标准,这是一种定义了浮点数表示的二进制标准。

IEEE 754定义了两种浮点数表示形式:单精度和双精度。

1. 单精度浮点数(float):-符号位(1位):表示数值的正负。

-指数位(8位):表示数值的指数部分。

-尾数位(23位):表示数值的小数部分。

单精度浮点数的总位数为32位。

```[符号位] [指数位] [尾数位]```2. 双精度浮点数(double):-符号位(1位):表示数值的正负。

-指数位(11位):表示数值的指数部分。

-尾数位(52位):表示数值的小数部分。

双精度浮点数的总位数为64位。

```[符号位] [指数位] [尾数位]```其中,符号位决定数值的正负,指数部分确定数值的数量级,而尾数部分存储数值的精度。

以下是一个单精度浮点数和双精度浮点数的存储格式的示例:单精度浮点数示例(32位):```0 01111110 00000000000000000000000```在这个例子中,符号位为0(正数),指数位为01111110(126的二进制表示),尾数位为00000000000000000000000(尾数部分为0)。

双精度浮点数示例(64位):```0 10000000000 0000000000000000000000000000000000000000000000000000```在这个例子中,符号位为0(正数),指数位为10000000000(1024的二进制表示),尾数位为0000000000000000000000000000000000000000000000000000(尾数部分为0)。

请注意,这只是一个简化的例子,实际上,指数位和尾数位中的具体数值是按照一定规则进行偏移和表示的。

c语言中float类型的值不一致

c语言中float类型的值不一致

c语言中float类型的值不一致C语言中的float类型是一种用于表示带小数点的数值的数据类型。

然而,由于浮点数的特性,float类型的值在不同情况下可能会出现不一致的情况。

本文将探讨float类型的值不一致的原因及解决方法。

我们需要了解浮点数的表示方式。

在C语言中,float类型使用32位进行存储,其中1位用于表示符号位,8位用于表示指数位,剩下的23位用于表示尾数位。

由于浮点数的这种存储方式,使得它可以表示非常大或非常小的数值,并且能够表示带有小数点的数值。

然而,正是由于浮点数的存储方式,导致了float类型的值不一致的问题。

一个常见的问题是在进行浮点数运算时,由于精度的限制,可能会出现小数位的舍入误差。

例如,当我们尝试计算0.1加0.2时,预期结果应该是0.3,但由于浮点数的精度限制,实际结果可能是0.30000000000000004。

这是因为0.1和0.2在二进制表示中是无限循环的小数,而浮点数只能用有限的位数进行表示,因此会存在精度损失的情况。

浮点数的比较也可能会出现不一致的情况。

由于舍入误差的存在,两个本应相等的浮点数在进行比较时可能会被判断为不相等。

例如,当我们尝试判断0.1加0.2是否等于0.3时,由于舍入误差的影响,可能会得到错误的结果。

为了解决float类型的值不一致的问题,我们可以采取一些方法。

首先,可以使用double类型替代float类型。

double类型使用64位进行存储,相比float类型具有更高的精度,可以减少舍入误差的影响。

当需要更高精度的计算时,还可以使用long double类型。

我们可以使用适当的算法和技巧来处理浮点数的计算。

例如,可以使用舍入函数来控制浮点数的舍入误差。

在对浮点数进行比较时,可以使用误差范围来判断两个浮点数是否相等,而不是直接进行等于比较。

还可以使用一些库函数来处理浮点数的计算。

例如,C语言提供了math.h库,其中包含了一些处理浮点数的函数,如四舍五入、取整等。

C语言浮点数存储方式

C语言浮点数存储方式

C语⾔浮点数存储⽅式对于浮点类型的数据采⽤单精度类型(float)和双精度类型(double)来存储,float数据占⽤ 32bit,double数据占⽤ 64bit.其实不论是float类型还是double类型,在计算机内存中的存储⽅式都是遵从IEEE的规范的,float 遵从的是IEEE R32.24 ,⽽double 遵从的是R64.53。

⽆论是单精度还是双精度,在内存存储中都分为3个部分:1) 符号位(Sign):0代表正,1代表为负;2) 指数位(Exponent):⽤于存储科学计数法中的指数数据,并且采⽤移位存储;3) 尾数部分(Mantissa):尾数部分其中float的存储⽅式如下图所⽰:⽽双精度的存储⽅式为:R32.24和R64.53的存储⽅式都是⽤科学计数法来存储数据的⽤⼆进制的科学计数法第⼀位都是1嘛,⼲嘛还要表⽰呀?可以将⼩数点前⾯的1省略,所以23bit的尾数部分,可以表⽰的精度却变成了24bit,道理就是在这⾥。

那24bit能精确到⼩数点后⼏位呢,我们知道9的⼆进制表⽰为1001,所以4bit能精确⼗进制中的1位⼩数点,24bit就能使float能精确到⼩数点后6位,⽽对于指数部分,因为指数可正可负,8位的指数位能表⽰的指数范围就应该为:-127-128了,所以指数部分的存储采⽤移位存储,存储的数据为元数据+127。

下⾯就看看8.25和120.5在内存中真正的存储⽅式:⾸先看下8.25,⽤⼆进制的科学计数法表⽰为:1.0001*2^3 按照上⾯的存储⽅式,符号位为0,表⽰为正;指数位为3+127=130,位数部分为 1.00001,故8.25的存储⽅式如下:0xbffff380: 01000001000001000000000000000000分解如下:0--10000010--00001000000000000000000符号位为0,指数部分为10000010,位数部分为 00001000000000000000000同理,120.5在内存中的存储格式如下: 0xbffff384: 01000010111100010000000000000000分解如下:0--10000101--11100010000000000000000那么如果给出内存中⼀段数据,并且告诉你是单精度存储的话,你如何知道该数据的⼗进制数值呢?其实就是对上⾯的反推过程,⽐如给出如下内存数据: 01000001001000100000000000000000第⼀步:符号位为0,表⽰是正数;第⼆步:指数位为10000010,换算成⼗进制为130,所以指数为130-127=3;第三步:尾数位为01000100000000000000000,换算成⼗进制为 (1+1/4+1/64);所以相应的⼗进制数值为:2^3*(1+1/4+1/64)=8+2+1/8=10.125。

C语言中float

C语言中float

C语言中float,double等类型,在内存中的结构2011年04月04日12:38:00∙标签:∙float/∙语言/∙c/∙存储/∙算法/∙编译器∙18638其中float的存储方式如下图所示:而双精度的存储方式为:R32.24和R64.53的存储方式都是用科学计数法来存储数据的,比如8.25用十进制的科学计数法表示就为:8.25*,而120.5可以表示为:1.205*, 这些小学的知识就不用多说了吧。

而我们傻蛋计算机根本不认识十进制的数据,他只认识0,1,所以在计算机存储中,首先要将上面的数更改为二进制的科学计数法表示,8.25用二进制表示可表示为1000.01,我靠,不会连这都不会转换吧?那我估计要没辙了。

120.5用二进制表示为:1110110.1用二进制的科学计数法表示1000.01可以表示为1.0001*,1110110.1可以表示为1.1101101*,任何一个数都的科学计数法表示都为1.xxx*, 尾数部分就可以表示为xxxx,第一位都是1嘛,干嘛还要表示呀?可以将小数点前面的1省略,所以23bit的尾数部分,可以表示的精度却变成了24bit,道理就是在这里,那24bit能精确到小数点后几位呢,我们知道9的二进制表示为10 01,所以4bit能精确十进制中的1位小数点,24bit就能使float能精确到小数点后6位,而对于指数部分,因为指数可正可负,8位的指数位能表示的指数范围就应该为:-127-128了,所以指数部分的存储采用移位存储,存储的数据为元数据+127。

例如,我们要想偷窥浮点类型的值4.25在计算机硬盘中存储的庐山真面目,下面就看看8.25和120.5在内存中真正的存储方式。

首先看下8.25,用二进制的科学计数法表示为:1.0001*按照上面的存储方式,符号位为:0,表示为正,指数位为:3+127=130 ,位数部分为,故8.25的而单精度浮点数120.5的存储方式如下图所示:根据我们的计算方式,可以计算出,这样一组数据表示为:1.1101101*=120.5而双精度浮点数的存储和单精度的存储大同小异,不同的是指数部分和尾数部分的位数。

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C语言float类型浮点数的存储方法
#include <stdio.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
float p = 5.1f;
int f = (int)(p*100);
printf("%d", f);
getch();
return 0;
}
我想要输出 510,可是机器居然输出509。

我试着把5.1改成5.5,一切正常。

IEEE规定的浮点数的机器表示:
32位机器的 float 是4字节的,共32位。

第1位是符号位,接着8位指数位,接着23位基数位。

以5.1为例。

5 = 101 (2进制)
0.1 = 0.0 0011 0011 0011 0011 0011 0011 .....(无限循环)
所以 5.1 = 101.0 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 ...
5.1= 1.010 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011... * 2^2
因为第一位总是为1,如果是0,就移动小数点直到是非0的,所以第一位的1丢弃。

得到 010 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011....
取23位得到 0100 0110 0110 0110 0110 011
接着看指数部分
指数是2, 根据规定,指数统一+127再转换为无符号8位2进制数,
2+127=129 (1000 0001)
存储的时候指数部分存储在基数之前,这样就有31位了,
因为5.1是正的,所以符号为是0,存储在指数部分之前
这样就得到 0100 0000 1010 0011 0011 0011 0011 0011
我们来看一下机器上是否真的如此
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
float a=5.1;
int *i=&a;
printf("%x", *i);
system("PAUSE"); /* 将PAUSE送到system command line去执行 */
return 0;
}
40a33333
0100 0000 1010 0011 0011 0011 0011 0011
果真是一样的。

这个例子就说明了为什么浮点数有时存在这样的问题。

这个数化为10进制整数的时候,
由于不可能达到5.1(5.099..)
所以×100后截取了前面的值 509。

无奈吧,这个时候想要精确的浮点数的话,
只有自己写高精度算法了。

-----------------------------------------------------------------------------------
乘数、被乘数都要先转化为二进制,二进制的乘法远比十进制简单,比如乘数是1011,只需将将被乘数分别左移3位、1位,移动后补入0,并将这三个数(被乘数左移3位的、被乘数左移1位的及未移位的被乘数)在累加器中相加,所得总和就是积,根据需要积可再转化为十进制。

除法与乘法类似,只不过将左移改为右移,加改成减。

实际上减也是通过取补码后再加,因此计算机芯片上的累加器是最繁忙的部分
------------------------------------------------------------------------------------- IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。

IEEE 浮点数用 1 位表示数字的符号,用 8 位来表示指数,用 23 位来表示尾数,即小数部分。

作为有符号整数的指数可以有正负之分。

小数部分用二进制(底数 2)小数来表示,这意味着最高位对应着值 ?(2 -1),第二位对应着 ?(2 -2),依此类推。

对于双精度浮点数,用 11 位表示指数,52 位表示尾数。

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