从上面这个集合中, 取一个更容易表示的子集, 就是我们常见的32位float的取值范围了: ↑ 注意, 上面这个集合其实是32位float取值范围的子集, 不过和真正的取值范围也没有差太多, 表示起来也更简洁, 没有冗长的小数位, 还能写成闭区间的形式...所以在各种资料中, 我们常看到的取值范围就是上面这个. ↑ 之所以...
而对于浮点数来说(仍以float为例),32位二进制码最多只能对应2^{32}个数,但是实数是无穷无尽的!因此,按照上面规则,除去无穷和非数值,每个状态计算出一个实数组成值域,float只能表示这些有限多的实数,对于不在"值域"内的数,只能选择将他存储为相邻的两个点之一(8388607.2在float范围里,但float的数表里没有这个数...
计算机对浮点数的表示规范遵循电气电子工程师协会(IEEE)推出的IEEE 754标准,浮点数在C/C++中对应float和double类型,我们有必要知道浮点数在计算机中实际存储的内容。 IEEE754标准中规定float单精度浮点数在机器中表示用 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。对于double双精度浮点数...
IEEE754规范规定了float16、float32(即float)、float64(即double)其存储格式如下,分为三部分表示:符号位(S,蓝色块),阶码(E,绿色块),尾数(M,红色块): 半精度浮点float16 单精度浮点float32 双精度浮点float64 2.2 规格数、非规格数与特殊数 根据阶码E区分,IEEE754规范规定了三种状态: ...
float f2=34.5; float f3=34.0; printf("34.6-34.0=%f\n",f1-f3); printf("34.5-34.0=%f\n",f2-f3); return0; } 运行结果为: 34.6-34.0=0.599998 34.5-34.0=0.500000 之所以“34.6-34.0=0.599998”,产生这个误差的原因是 34.6 无法精确地表达为相应的浮点数,而只能保存为经过舍入的近似值。而这个近似...
1、常见的浮点数表示方式是IEEE 754标准,它规定了浮点数的存储格式和运算规则,这个标准定义了两种浮点数表示:单精度和双精度。 2、任何一个浮点数的二进制数可以写为:NUM = (-1) ^ S* 2 ^ E * M 。以float32类型举例: 2.1、S表示符号:S为0时表示一个正数;当S为1时表示一个负数 2.2、E表示阶乘、指...
根据IEEE-754规范: 32位浮点数(单精度,float):1符8阶23尾; 64位浮点数(双精度,double):1符11阶52尾。 IEEE-754 浮点数编码 若记S——符号位(Sign),E——阶数(Exponent),M——尾数(Mantissa),则表示范围为: 负远零(负最小):S=1,E全1,M全1; ...
三.Double 转换为 IEEE754 十进制浮点数转化为 IEEE754 对应浮点标准数需要首先将十进制浮点数换算为常规二进制表达形式,然后根据 IEEE754 对应的 value 形式并根据 S+E+M 的顺序转化为 IEEE754 的32位、64位形式。 1.单精度 Float 转换为 IEEE754 (手工版) ...
IEEE754标准是由IEEE(美国电气和电子工程师协会)制定的一种用于二进制浮点数的标准。这个标准规定了浮点数的表示形式、运算规则和转换规则,目的是在不同的计算机体系结构之间实现浮点数的一致性计算。 2. float的表示形式 在IEEE754标准中,float类型的浮点数使用32位来表示,其中包括1位符号位、8位指数位和23位尾数...