将晦涩难懂的技术讲的通俗易懂
分类: C/C++
2014-10-21 23:16:29
首先看一段来自一个笔试题的程序段:
float f=1.1;
double d=1.1;
cout<<(f==d)<
这段代码输出0,那么为什么同为1.1的doble和float不相等呢?
我们知道float和double比较的时候后发生类型提升,也就是float会提升为double。我们先来看一下这样的情况:
float f=1.1;
double d=1.1;
double d1=f;
可以发现当由float提升到double后值发生了变化,这究竟是怎么回事呢?我们可以看一下这几个数字的十六进制表示,修改程序如下:
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输出结果分别为f、d、d1的十六进制表示,由于所用机器是32位小端方式存放字节,所以这三个数的十六进制表示应为:
f=0x3f 8c cc cd;
d=0x3f f1 99 99 99 99 99 9a;
d1=0x3f f1 99 99 a0 0 0 0;
下面按照IEEE 754的标准对三个数的二进制进行分析:
l f=0011 1111 1000 1100 1100 1100 1100 1101
对于单精度浮点数:
(1) 符号s 1位:0代表整数;
(2) 阶码E 8位:01111111代表0;(注意阶码的表示方式:对于e的为模式既不全为0也不全为1的情况,E=e-Bias,Bias为2k-1-1,对于单精度是127,双精度是1023)
(3) 尾数M 23位:000 1100 1100 1100 1100 1101代表1+2-4+2-5+2-8+….(注意尾数的表示方式M=1+f,f=0.fn-1…f1f0)
所以这个数的实际值为。
l d=0011 1111 1111 0001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1010
对于双精度浮点数:
(1) 符号s 1位:0代表整数;
(2) 阶码E 11位:01111111111代表0;(注意阶码的表示方式:对于e的为模式既不全为0也不全为1的情况,E=e-Bias,Bias为2k-1-1,对于单精度是127,双精度是1023)
(3) 尾数M 52位:0001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1010代表1+2-4+2-5+2-8+….(注意尾数的表示方式M=1+f,f=0.fn-1…f1f0),可以看出双进度的尾数要比单精度尾数更加精确。
所以这个数的实际值也为。
但是要注意虽然d和f都约为1.1,但实际值是不相等的,d要比f更加接近于1.1,因为d的尾数有更高的精度。
l d1=0011 1111 1111 0001 1001 1001 1001 1001 1010 0000 0000 0000….
对于双精度浮点数:
(1) 符号s 1位:0代表整数;
(2) 阶码E 11位:01111111111代表0;(注意阶码的表示方式:对于e的为模式既不全为0也不全为1的情况,E=e-Bias,Bias为2k-1-1,对于单精度是127,双精度是1023)
(3) 尾数M 52位:0001 1001 1001 1001 1001 1010 0000 0000 0000….代表1+2-4+2-5+2-8+….(注意尾数的表示方式M=1+f,f=0.fn-1…f1f0)。
重点出现了:可以看出d1的阶码的值和f、d都是一样的,但是尾数M和d不同,对比f的尾数000 1100 1100 1100 1100 1101发现和d1的值是相同的,只是后面补了些0。也就是说float提升为double数的精度并没有提高(值没变),既然精度没有提高那和d肯定是不相等的,因为d比f和d1有更高的精度,更接近于1.
为了验证float提升为double后值没有改变,有如下语句:
cout<<(d1==f)<
同时我们可以得到如下结论:
(1) float提升为double,是对阶码E和尾数M的扩展;
(2) 阶码E和尾数M的扩展方式都按照”保持值不变”的原则扩展。
(3) float提升为double后值保持不变,精度不增加。
有了以上结论,我们将上述程序中的1.1改为1.5,猜想下f、d、d1之间相等吗?代码如下:
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运行结果:
可以看到f、d、d1都是相等的,因为1.5用浮点数是可以精确表示的,所以float的1.5和double的1.5都是准确的1.5,所以float提升为double依然是准确的1.5,当然三个数相等。而float的1.1提升为double后和double的1.1不等的原因归根结底是因为1.1不能用浮点数精确表示,float的1.1和double的1.1就不想等,float提升后值不变依然不等。