Adi*_*Adi 6 c floating-point floating-point-conversion
void main()
{
float f = 0.98;
if(f <= 0.98)
printf("hi");
else
printf("hello");
getch();
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我在这里遇到这个问题.使用不同的浮点值得到不同的结果.为什么会这样?
ken*_*ytm 21
f是使用float精度,但double默认情况下0.98是精度,因此f <= 0.98使用double精度比较语句.
将f因此被转换为double在比较,但也可以使结果大于0.98稍大.
使用
if(f <= 0.98f)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
或使用double的f替代.
详细说来......假设float是IEEE单精度并且double是IEEE双精度.
这些浮点数以base-2表示形式存储.在base-2中,此数字需要无限精度来表示,因为它是重复的小数:
0.98 = 0.1111101011100001010001111010111000010100011110101110000101000...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
A float只能存储24位有效数字,即
0.111110101110000101000111_101...
^ round off here
= 0.111110101110000101001000
= 16441672 / 2^24
= 0.98000001907...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
A double可以存储53位有意义的数字,所以
0.11111010111000010100011110101110000101000111101011100_00101000...
^ round off here
= 0.11111010111000010100011110101110000101000111101011100
= 8827055269646172 / 2^53
= 0.97999999999999998224...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
所以0.98会变得略大float一些double.
这是因为浮点值并不是数字的精确表示。所有以 10 为基数的数字都需要在计算机上表示为以 2 为基数的数字。正是在这种转换中,精度丢失了。
阅读更多相关内容,请访问http://en.wikipedia.org/wiki/Floating_point
一个例子(我在VB6天遇到这个问题)
要将数字 1.1 转换为单精度浮点数,我们需要将其转换为二进制。需要创建 32 位。
位 1 是符号位(是负数 [1] 还是位置 [0]) 位 2-9 表示指数值 位 10-32 表示尾数(又名尾数,基本上是科学记数法的系数)
因此,对于 1.1,单个浮点值存储如下(这是截断值,编译器可能会在幕后舍入最低有效位,但我所做的就是截断它,这稍微不太准确,但不会改变结果本例):
s --exp--- -------mantissa--------
0 01111111 00011001100110011001100
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果您注意到尾数中有重复模式 0011。二进制中的 1/10 相当于十进制中的 1/3。它永远持续下去。因此,要从 32 位单精度浮点值中检索值,我们必须首先将指数和尾数转换为十进制数,以便我们可以使用它们。
符号 = 0 = 正数
指数:01111111 = 127
尾数:00011001100110011001100 = 838860
对于尾数,我们需要将其转换为十进制值。原因是二进制数前面有一个隐含的整数(即1.00011001100110011001100)。隐含数字是因为尾数代表科学记数法中使用的标准化值:1.0001100110011.... * 2^(x-127)。
为了从 838860 中得到十进制值,我们只需除以 2^-23,因为尾数中有 23 位。这给我们 0.099999904632568359375。将隐含的 1 添加到尾数,得到 1.099999904632568359375。指数为 127,但公式要求 2^(x-127)。
所以这是数学:
(1 + 099999904632568359375) * 2^(127-127)
1.099999904632568359375 * 1 = 1.099999904632568359375
正如您所看到的,1.1 并不是真正以 1.1 的形式存储在单个浮点值中。