最近一段時間看到版上關于浮點變量精度的討論比較多,那么我就給對這個問題有疑惑的人詳細的講解一下intel的處理器上是如何處理浮點數的。為了能更方便的講解,我在這里只以float型為例,從存儲結構和算法上來講,double和float是一樣的,不一樣的地方僅僅是float是32位的,double是64位的,所以double能存儲更高的精度。還要說的一點是文章和程序一樣,兼容性是有一定范圍的,所以你想要完全讀懂本文,你最好對二進制、十進制、十六進制的轉換有比較深入的了解,了解數據在內存中的存儲結構,并且會使用VC.net編譯簡單的控制臺程序。OK,下面我們開始。
大家都知道任何數據在內存中都是以二進制(1或著0)順序存儲的,每一個1或著0被稱為1位,而在x86CPU上一個字節是8位。比如一個16位(2字節)的short int型變量的值是1156,那么它的二進制表達就是:00000100 10000100。由于Intel CPU的架構是Little Endian(請參數機算機原理相關知識),所以它是按字節倒序存儲的,那么就因該是這樣:10000100 00000100,這就是定點數1156在內存中的結構。
那么浮點數是如何存儲的呢?目前已知的所有的C/C++編譯器都是按照IEEE(國際電子電器工程師協會)制定的IEEE 浮點數表示法來進行運算的。這種結構是一種科學表示法,用符號(正或負)、指數和尾數來表示,底數被確定為2,也就是說是把一個浮點數表示為尾數乘以2的指數次方再加上符號。下面來看一下具體的float的規格:
float
共計32位,折合4字節
由最高到最低位分別是第31、30、29、……、0位
31位是符號位,1表示該數為負,0反之。
30-23位,一共8位是指數位。
22-0位,一共23位是尾數位。
每8位分為一組,分成4組,分別是A組、B組、C組、D組。
每一組是一個字節,在內存中逆序存儲,即:DCBA
我們先不考慮逆序存儲的問題,因為那樣會把讀者徹底搞暈,所以我先按照順序的來講,最后再把他們翻過來就行了。
現在讓我們按照IEEE浮點數表示法,一步步的將float型浮點數123456.0f轉換為十六進制代碼。在處理這種不帶小數的浮點數時,直接將整數部轉化為二進制表示:1 11100010 01000000也可以這樣表示:11110001001000000.0然后將小數點向左移,一直移到離最高位只有1位,就是最高位的1:1.11100010010000000一共移動了16位,在布耳運算中小數點每向左移一位就等于在以2為底的科學計算法表示中指數+1,所以原數就等于這樣:1.11100010010000000 * ( 2 ^ 16 )好了,現在我們要的尾數和指數都出來了。顯而易見,最高位永遠是1,因為你不可能把買了16個雞蛋說成是買了0016個雞蛋吧?(呵呵,可別拿你買的臭雞蛋甩我~),所以這個1我們還有必要保留他嗎?(眾:沒有!)好的,我們刪掉他。這樣尾數的二進制就變成了:11100010010000000最后在尾數的后面補0,一直到補夠23位:11100010010000000000000(MD,這些個0差點沒把我數的背過氣去~)
再回來看指數,一共8位,可以表示范圍是0 - 255的無符號整數,也可以表示-128 - 127的有符號整數。但因為指數是可以為負的,所以為了統一把十進制的整數化為二進制時,都先加上127,在這里,我們的16加上127后就變成了143,二進制表示為:10001111
12345.0f這個數是正的,所以符號位是0,那么我們按照前面講的格式把它拼起來:
0 10001111 11100010010000000000000
01000111 11110001 00100000 00000000
再轉化為16進制為:47 F1 20 00,最后把它翻過來,就成了:00 20 F1 47。
現在你自己把54321.0f轉為二進制表示,自己動手練一下!
有了上面的基礎后,下面我再舉一個帶小數的例子來看一下為什么會出現精度問題。
按照IEEE浮點數表示法,將float型浮點數123.456f轉換為十六進制代碼。對于這種帶小數的就需要把整數部和小數部分開處理。整數部直接化二進制:100100011。小數部的處理比較麻煩一些,也不太好講,可能反著講效果好一點,比如有一個十進制純小數0.57826,那么5是十分位,位階是1/10;7是百分位,位階是1/100;8是千分位,位階是1/1000……,這些位階分母的關系是10^1、10^2、10^3……,現假設每一位的序列是{S1、S2、S3、……、Sn},在這里就是5、7、8、2、6,而這個純小數就可以這樣表示:n = S1 * ( 1 / ( 10 ^ 1 ) ) + S2 * ( 1 / ( 10 ^ 2 ) ) + S3 * ( 1 / ( 10 ^ 3 ) ) + …… + Sn * ( 1 / ( 10 ^ n ) )。把這個公式推廣到b進制純小數中就是這樣:
n = S1 * ( 1 / ( b ^ 1 ) ) + S2 * ( 1 / ( b ^ 2 ) ) + S3 * ( 1 / ( b ^ 3 ) ) + …… + Sn * ( 1 / ( b ^ n ) )
天哪,可惡的數學,我怎么快成了數學老師了!沒辦法,為了廣大編程愛好者的切身利益,喝口水繼續!現在一個二進制純小數比如0.100101011就應該比較好理解了,這個數的位階序列就因該是1/(2^1)、1/(2^2)、1/(2^3)、1/(2^4),即0.5、0.25、0.125、0.0625……。乘以S序列中的1或著0算出每一項再相加就可以得出原數了。現在你的基礎知識因該足夠了,再回過頭來看0.45這個十進制純小數,化為該如何表示呢?現在你動手算一下,最好不要先看到答案,這樣對你理解有好處。
?
我想你已經迫不及待的想要看答案了,因為你發現這跟本算不出來!來看一下步驟:1 / 2 ^1位(為了方便,下面僅用2的指數來表示位),0.456小于位階值0.5故為0;2位,0.456大于位階值0.25,該位為1,并將0.45減去0.25得0.206進下一位;3位,0.206大于位階值0.125,該位為1,并將0.206減去0.125得0.081進下一位;4位,0.081大于0.0625,為1,并將0.081減去0.0625得0.0185進下一位;5位0.0185小于0.03125,為0……問題出來了,即使超過尾數的最大長度23位也除不盡!這就是著名的浮點數精度問題了。不過我在這里不是要給大家講《數值計算》,用各種方法來提高計算精度,因為那太龐雜了,恐怕我講上一年也理不清個頭緒啊。我在這里就僅把浮點數表示法講清楚便達到目的了。
OK,我們繼續。嗯,剛說哪了?哦對對,那個數還沒轉完呢,反正最后一直求也求不盡,加上前面的整數部算夠24位就行了:1111011.01110100101111001。某BC問:“不是23位嗎?”我:“倒,不是說過了要把第一個1去掉嗎?當然要加一位嘍!”現在開始向左移小數點,大家和我一起移,眾:“1、2、3……”好了,一共移了6位,6加上127得131(怎么跟教小學生似的?呵呵~),二進制表示為:10000101,符號位為……再……不說了,越說越啰嗦,大家自己看吧:
0 ?10000101 ?11101101110100101111001
42 ?F6 ?E9 ?79
79 ?E9 ?F6 ?42
下面再來講如何將純小數轉化為十六進制。對于純小數,比如0.0456,我們需要把他規格化,變為1.xxxx * (2 ^ n )的型式,要求得純小數X對應的n可用下面的公式:
n = int( 1 + log (2)X );
0.0456我們可以表示為1.4592乘以以2為底的-5次方的冪,即1.4592 * ( 2 ^ -5 )。轉化為這樣形式后,再按照上面第二個例子里的流程處理:
1. 01110101100011100010001
去掉第一個1
01110101100011100010001
-5 + 127 = 122
0 ?01111010 ?01110101100011100010001
最后:
11 C7 3A 3D
另外不得不提到的一點是0.0f對應的十六進制是00 00 00 00,記住就可以了。
最后貼一個可以分析并輸出浮點數結構的函數源代碼,有興趣的自己看看吧:
// 輸入4個字節的浮點數內存數據
void DecodeFloat( BYTE pByte[4] )
{
?printf( "原始(十進制):%d ?%d ?%d ?%d\n" , (int)pByte[0],
? (int)pByte[1], (int)pByte[2], (int)pByte[3] );
?printf( "翻轉(十進制):%d ?%d ?%d ?%d\n" , (int)pByte[3],
? (int)pByte[2], (int)pByte[1], (int)pByte[0] );
?bitset<32> bitAll( *(ULONG*)pByte );
?string strBinary = bitAll.to_string<char, char_traits<char>, allocator<char> >();
?strBinary.insert( 9, " ?" );
?strBinary.insert( 1, " ?" );
?cout << "二進制:" << strBinary.c_str() << endl;
?cout << "符號:" << ( bitAll[31] ? "-" : "+" ) << endl;
?bitset<32> bitTemp;
?bitTemp = bitAll;
?bitTemp <<= 1;
?LONG ulExponent = 0;
?for ( int i = 0; i < 8; i++ )
?{
? ulExponent |= ( bitTemp[ 31 - i ] << ( 7 - i ) );
?}
?ulExponent -= 127;
?cout << "指數(十進制):" << ulExponent << endl;
?bitTemp = bitAll;
?bitTemp <<= 9;
?float fMantissa = 1.0f;
?for ( int i = 0; i < 23; i++ )
?{
? bool b = bitTemp[ 31 - i ];
? fMantissa += ( (float)bitTemp[ 31 - i ] / (float)( 2 << i ) );
?}
?cout << "尾數(十進制):" ?<< fMantissa << endl;
?float fPow;
?if ( ulExponent >= 0 )
?{
? fPow = (float)( 2 << ( ulExponent - 1 ) );
?}
?else
?{
? fPow = 1.0f / (float)( 2 << ( -1 - ulExponent ) );
?}
?cout << "運算結果:" << fMantissa * fPow << endl;
}
累死了,我才發現這篇文章雖然短,然而確是最難寫的。上帝,我也不是機算機,然而為什么我滿眼都只有1和0?看來我也快成了黑客帝國里的那個看通迅員了……希望大家能不辜負我的一翻辛苦,幫忙up吧!
也就是32位浮點數在內存中如果存儲為 79 ?E9 ?F6 ?42
則先將其到序 42 ?F6 ?E9 ?79使其高位在前
再將其轉化為二進制
0 10000101 11101101110100101111001
最高位是符號位 0表示是正值
接下來8位是指數位 轉換為十進制再減127 結果6
右移6位111011。01110100101111001
最前面添1 變為1111011。01110100101111001
整數部分為1111011 轉為十進制 123
小數部分01110100101111001
其中0對應2的-1次方,接下來的1對應2的-2次方
即0*2(-1)+1*2(-2)+1*2(-3)+1*2(-4)+0*2(-5)+1*2(-6)...... ~ 0.456
最后相加接近于0。456
結果123.456
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# re: IEEE浮點數表示法(zz)
2006-10-08 22:29 | 凌宇
IEEE浮點數表示
從存儲結構和算法上來講,double和float是一樣的,不一樣的地方僅僅是float是32位的,double是64位的,所以double能存儲更高的精度。
任何數據在內存中都是以二進制(0或1)順序存儲的,每一個1或0被稱為1位,而在x86CPU上一個字節是8位。比如一個16位(2字節)的short int型變量的值是1000,那么它的二進制表達就是:00000011 11101000。由于Intel CPU的架構原因,它是按字節倒序存儲的,那么就因該是這樣:11101000 00000011,這就是定點數1000在內存中的結構。
目前C/C++編譯器標準都遵照IEEE制定的浮點數表示法來進行float,double運算。這種結構是一種科學計數法,用符號、指數和尾數來表示,底數定為2——即把一個浮點數表示為尾數乘以2的指數次方再添上符號。下面是具體的規格:
````````符號位 階碼 尾數 長度
float 1 8 23 32
double 1 11 52 64
臨時數 1 15 64 80
由于通常C編譯器默認浮點數是double型的,下面以double為例:
共計64位,折合8字節。由最高到最低位分別是第63、62、61、……、0位:
最高位63位是符號位,1表示該數為負,0正;
62-52位,一共11位是指數位;
51-0位,一共52位是尾數位。
^P
按照IEEE浮點數表示法,下面將把double型浮點數38414.4轉換為十六進制代碼。
把整數部和小數部分開處理:整數部直接化十六進制:960E。小數的處理:
0.4=0.5*0+0.25*1+0.125*1+0.0625*0+……
實際上這永遠算不完!這就是著名的浮點數精度問題。所以直到加上前面的整數部分算夠53位就行了(隱藏位技術:最高位的1不寫入內存)。
如果你夠耐心,手工算到53位那么因該是:38414.4(10)=1001011000001110.0110101010101010101010101010101010101(2)
科學記數法為:1.001……乘以2的15次方。指數為15!
于是來看階碼,一共11位,可以表示范圍是-1024 ~ 1023。因為指數可以為負,為了便于計算,規定都先加上1023,在這里,15+1023=1038。二進制表示為:100 00001110
符號位:正—— 0 !
合在一起(尾數二進制最高位的1不要):
01000000 11100010 11000001 11001101 01010101 01010101 01010101 01010101
按字節倒序存儲的十六進制數就是:
55 55 55 55 CD C1 E2 40
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從存儲結構和算法上來講,double和float是一樣的,不一樣的地方僅僅是float是32位的,double是64位的,所以double能存儲更高的精度。
任何數據在內存中都是以二進制(0或1)順序存儲的,每一個1或0被稱為1位,而在x86CPU上一個字節是8位。比如一個16位(2字節)的short int型變量的值是1000,那么它的二進制表達就是:00000011 11101000。由于Intel CPU的架構原因,它是按字節倒序存儲的,那么就因該是這樣:11101000 00000011,這就是定點數1000在內存中的結構。
目前C/C++編譯器標準都遵照IEEE制定的浮點數表示法來進行float,double運算。這種結構是一種科學計數法,用符號、指數和尾數來表示,底數定為2——即把一個浮點數表示為尾數乘以2的指數次方再添上符號。下面是具體的規格:
````````符號位 階碼 尾數 長度
float 1 8 23 32
double 1 11 52 64
臨時數 1 15 64 80
由于通常C編譯器默認浮點數是double型的,下面以double為例:
共計64位,折合8字節。由最高到最低位分別是第63、62、61、……、0位:
最高位63位是符號位,1表示該數為負,0正;
62-52位,一共11位是指數位;
51-0位,一共52位是尾數位。
^P
按照IEEE浮點數表示法,下面將把double型浮點數38414.4轉換為十六進制代碼。
把整數部和小數部分開處理:整數部直接化十六進制:960E。小數的處理:
0.4=0.5*0+0.25*1+0.125*1+0.0625*0+……
實際上這永遠算不完!這就是著名的浮點數精度問題。所以直到加上前面的整數部分算夠53位就行了(隱藏位技術:最高位的1不寫入內存)。
如果你夠耐心,手工算到53位那么因該是:38414.4(10)=1001011000001110.0110101010101010101010101010101010101(2)
科學記數法為:1.001……乘以2的15次方。指數為15!
于是來看階碼,一共11位,可以表示范圍是-1024 ~ 1023。因為指數可以為負,為了便于計算,規定都先加上1023,在這里,15+1023=1038。二進制表示為:100 00001110
符號位:正—— 0 !
合在一起(尾數二進制最高位的1不要):
01000000 11100010 11000001 11001101 01010101 01010101 01010101 01010101
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