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目录
🐰浮点型在内存的存储
🤔提示：数据类型的存储范围
整形家族的类型的取值范围：放在limits.h的文件
浮点型类型的取值范围：放在float.h的文件
🌸浮点型的类型：
float：单精度浮点型
double：双精度浮点型
long double：更高精度的浮点型（不常用）
✈️引入：
浮点型存储的例子
#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",n); }
结果为：
n的值为：9
pFloat的值为：0.000000
num的值为：1091567616
pFloat的值为：0.000000
🐰浮点型数据存储的规则
num和*pFloat在内存中明明是同一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？
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：
(-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 举例来说： 十进制的5.0，写成二进制是101.0，相当于1.01*2^2 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 可以得出S=1,M=1.01,E=2
再例如：5.5
V=5.5=(-1)^0*1.011*2^2
S=0
M=1.011
E=2
IEEE 754规定：
float（单精度浮点型） 32位的浮点型
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
double（双精度浮点型） 64位的浮点型
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
IEEE 754对有效数字M和指数E，还有一些特别的规定
🌸有效位数字M的规定
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，在把第一位加上去。这样做的目的，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舍去后，等于可以保存24位有效数字
🌸10进制的小数转换成2进制的小数
10进制的小数乘以2，算出乘积，取出乘积的整数部分，再用2乘以余下的小数部分，又可以得到一个乘积，再取出乘积的整数部分，如此进行，直到乘积中的小数部分为零，或者达到所要求的精度为止。然后把取出的整数部分按顺序排列起来。
先取的整数作为高位，后取的整数作为低位。
0.6875 *2 |
取出整数部分 |
高位 |
1.3750 *2 |
1 |
|
0.7500 *2 |
0 |
|
1.5000 *2 |
1 |
|
1.0000 |
1 |
低位 |
所以 0.6875(10)=0.1011(2) |
||
或者达到所要求的精度为止，这句话的意思：不是所有的10进制数都可以完全转化为二进制数，例如：0.3
0.3 *2 |
取出整数部分 |
高位 |
0.6 *2 |
0 |
|
1.2 *2 |
1 |
|
0.4 *2 |
0 |
|
0.8 *2 |
0 |
|
1.6 *2 |
1 |
|
1.2 *2 |
1 |
|
0.4 *2 |
0 |
|
... |
... |
低位 |
所以 0.3(10)不能完全转化为二进制的数，可以根据精度，取接近0.3的值 |
||
再例如：5.3
#include<stdio.h> int main() { float n=5.3; printf("%.10f",n); return 0; } 打印出来的值为5.3000001907
🌸指数E的规定
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可以是负数，所以IEEE 754规定，存入内存时的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32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即，10001001（无符号数）
E的范围为-127～128
5.5的表示，以32位为例
#include<stdio.h> int main() { float n=5.5f; //5.5的二进制表示形式：101.1 //V=5.5=(-1)^0*1.011*2^2 //S:0 E:2（在内存存储的是2+127=129 二进制为：10000001） M：1.011（内存中真实存储的是011） //所以内存中存储的是0 10000001 01100000000000000000000 //十六进制为40b00000 return 0; }
E从内存中取出，也得分三种情况
E不全为0或不全为1（我们常见的情况）
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前加第一位的1
比如：0.5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*1.0*2^(-1),E真实存储为-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，则其二进制表示形式为：0 01111110 00000000000000000000000
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，以及接近于0的很小的数字
E全为1
表示+-无穷大的数（+-取决于符号位s）
🌸引入的解读
#include<stdio.h> int main() { int n=9; //00000000000000000000000000001001-9的补码 //S：0 E：00000000 M：00000000000000000001001 //E=1-127=-126 //M=0.00000000000000000001001 //(-1)^0*0.00000000000000000001001*2^-126 float* pFloat=(float*)&n; printf("n的值为：%d\n",n); printf("pFloat的值为：%f\n",*pFloat); *pFloat=9.0; //00000000000000000000000000001001-9的补码 //1.001*2^3 //V=(-1)^0*1.001*2^3 //s:0 E:3(存储的 3+127=130) M：00100000000000000000000 //0 10000010 00100000000000000000000 printf("num的值为：%d\n",n); //如果以整形打印的话，就会把 0 10000010 00100000000000000000000直接当成补码，打印出来，结果为1091567616 printf("pFloat的值为：%f\n",n); return 0; }
这样就可以理解打印的值为：
n的值为：9pFloat的值为：0.000000
num的值为：1091567616
pFloat的值为：0.000000
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