浮点数在内存中的表示方法

1、.浮点数在内存中的表示方法浮点数保存的字节格式如下：地址 +0 +1 +2 +3内容 SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM这里S 代表符号位，1是负，0是正E 偏移127的幂，二进制阶码=(EEEEEEEE)-127。M 24位的尾数保存在23位中，只存储23位，最高位固定为1。此方法用最较少的位数实现了较高的有效位数，提高了精度。零是一个特定值，幂是0 尾数也是0。浮点数-12.5作为一个十六进制数0xC1480000保存在存储区中，这个值如下：地址 +0 +1 +2 +3内容0xC1 0x48 0x00 0x00浮点数和十六进制等效保存值之间的转换

2、相当简单。下面的例子说明上面的值-12.5如何转换。浮点保存值不是一个直接的格式，要转换为一个浮点数，位必须按上面的浮点数保存格式表所列的那样分开，例如：地址 +0 +1 +2 +3格式 SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM二进制 11000001 01001000 00000000 00000000十六进制 C1 48 00 00从这个例子可以得到下面的信息： 符号位是1 表示一个负数 幂是二进制10000010或十进制130，130减去127是3，就是实际的幂。 尾数是后面的二进制数10010000000000000000000在尾数的左边有一个省

3、略的小数点和1,这个1在浮点数的保存中经常省略,加上一个1和小数点到尾数的开头,得到尾数值如下:1.10010000000000000000000接着,根据指数调整尾数.一个负的指数向左移动小数点.一个正的指数向右移动小数点.因为指数是3,尾数调整如下:1100.10000000000000000000结果是一个二进制浮点数，小数点左边的二进制数代表所处位置的2的幂，例如：1100表示(1*23)+(1*22)+(0*21)+(0*20)=12。小数点的右边也代表所处位置的2的幂，只是幂是负的。例如：.100.表示(1*2(-1)+(0*2(-2)+(0*2(-2).=0.5。这些值的和是12

4、.5。因为设置的符号位表示这数是负的，因此十六进制值0xC1480000表示-12.5。所有的C/C+编译器都是按照IEEE（国际电子电器工程师协会）制定的IEEE 浮点数表示法来进行运算的。这种结构是一种科学表示法，用符号（正或负）、指数和尾数来表示，底数被确定为2，也就是说是把一个浮点数表示为尾数乘以2的指数次方再加上符号。下面来看一下具体的规格: 符号位指数位小数部分指数偏移量单精度浮点数1 位318位 30-2323位 22-00127双精度浮点数1 位6311 位62-5252 位51-001023我们以单精度浮点数来说明：指数是8位，可表达的范围是0到255而对应的实际的指数是12

5、7到128这里特殊说明，127和128这两个数据在IEEE当中是保留的用作多种用途的127表示的数字是0128和其他位数组合表示多种意义，最典型的就是NAN状态从存储结构和算法上来讲，double和float是一样的，不一样的地方仅仅是float是32位的，double是64位的，所以double能存储更高的精度任何数据在内存中都是以二进制（1或着0）顺序存储的，每一个1或着0被称为1位，而在x86CPU上一个字节是8位。比如一个16位（2字节）的short int型变量的值是1156，那么它的二进制表达就是：00000100 10000100。由于Intel CPU的架构是Little En

6、dian（请参数机算机原理相关知识），所以它是按字节倒序存储的，那么就因该是这样：10000100 00000100，这就是定点数1156在内存中的结构.我们先不考虑逆序存储的问题，先按照顺序的来讲，最后再把他们翻过来就行了。现在让我们按照IEEE浮点数表示法，一步步的将float型浮点数123456.0f转换为十六进制代码。在处理这种不带小数的浮点数时，直接将整数部转化为二进制表示：1 11100010 01000000也可以这样表示：11110001001000000.0然后将小数点向左移，一直移到离最高位只有1位，就是最高位的1：1.11100010010000000一共移动了16位，在

7、布耳运算中小数点每向左移一位就等于在以2为底的科学计算法表示中指数+1，所以原数就等于这样：1.11100010010000000 * ( 2 16 )好了，现在我们要的尾数和指数都出来了。显而易见，最高位永远是1，因为你不可能把买了16个鸡蛋说成是买了0016个鸡蛋吧？（呵呵，可别拿你买的臭鸡蛋甩我），所以这个1我们还有必要保留他吗？（众：没有！）好的，我们删掉他。这样尾数的二进制就变成了：11100010010000000最后在尾数的后面补0，一直到补够23位：11100010010000000000000（MD，这些个0差点没把我数的背过气去）再回来看指数，一共8位，可以表示范围是0 -

8、 255的无符号整数，也可以表示-128 - 127的有符号整数。但因为指数是可以为负的，所以为了统一把十进制的整数化为二进制时，都先加上127，在这里，我们的16加上127后就变成了143，二进制表示为：10001111 12345.0f这个数是正的，所以符号位是0，那么我们按照前面讲的格式把它拼起来：0 10001111 1110001001000000000000001000111 11110001 00100000 00000000 再转化为16进制为：47 F1 20 00，最后把它翻过来，就成了：00 20 F1 47。有了上面的基础后，下面我再举一个带小数的例子来看一下为什么会出

9、现精度问题。按照IEEE浮点数表示法，将float型浮点数123.456f转换为十六进制代码。对于这种带小数的就需要把整数部和小数部分开处理。整数部直接化二进制：100100011。小数部的处理比较麻烦一些，也不太好讲，可能反着讲效果好一点，比如有一个十进制纯小数0.57826，那么5是十分位，位阶是1/10；7是百分位，位阶是1/100；8是千分位，位阶是1/1000，这些位阶分母的关系是101、102、103，现假设每一位的序列是S1、S2、S3、Sn，在这里就是5、7、8、2、6，而这个纯小数就可以这样表示：n = S1 * ( 1 / ( 10 1 ) ) + S2 * ( 1 / (

10、 10 2 ) ) + S3 * ( 1 / ( 10 3 ) ) + + Sn * ( 1 / ( 10 n ) )。把这个公式推广到b进制纯小数中就是这样：n = S1 * ( 1 / ( b 1 ) ) + S2 * ( 1 / ( b 2 ) ) + S3 * ( 1 / ( b 3 ) ) + + Sn * ( 1 / ( b n ) )天哪，可恶的数学，我怎么快成了数学老师了！没办法，为了广大编程爱好者的切身利益，喝口水继续！现在一个二进制纯小数比如0.100101011就应该比较好理解了，这个数的位阶序列就因该是1/(21)、1/(22)、1/(23)、1/(24)，即0.5、0

11、.25、0.125、0.0625。乘以S序列中的1或着0算出每一项再相加就可以得出原数了。现在你的基础知识因该足够了，再回过头来看0.45这个十进制纯小数，化为该如何表示呢？现在你动手算一下，最好不要先看到答案，这样对你理解有好处。注：这里小数点的转换比较麻烦，可以用小数和2相乘，如果有各位为1，则写上1，相乘的结果减掉1，继续。我想你已经迫不及待的想要看答案了，因为你发现这跟本算不出来！来看一下步骤：1 / 2 1位（为了方便，下面仅用2的指数来表示位），0.456小于位阶值0.5故为0；2位，0.456大于位阶值0.25，该位为1，并将0.45减去0.25得0.206进下一位；3位，0.2

12、06大于位阶值0.125，该位为1，并将0.206减去0.125得0.081进下一位；4位，0.081大于0.0625，为1，并将0.081减去0.0625得0.0185进下一位；5位0.0185小于0.03125，为0问题出来了，即使超过尾数的最大长度23位也除不尽！这就是著名的浮点数精度问题了（浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式。这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用。为此，可能会经历一些精度丢失，并且一些浮点运算可能会产生意外的结果。）。不过我在这里不是要给大家讲数值计算，用各种方法来提高计算精度，因为那太庞杂了，恐怕我讲上一年也理不清个头绪啊。我在这里就仅把浮点数表示

13、法讲清楚便达到目的了。OK，我们继续。嗯，刚说哪了？哦对对，那个数还没转完呢，反正最后一直求也求不尽，加上前面的整数部算够24位就行了：1111011.01110100101111001。某BC问：“不是23位吗？”我：“倒，不是说过了要把第一个1去掉吗？当然要加一位喽！”现在开始向左移小数点，大家和我一起移，众：“1、2、3”好了，一共移了6位，6加上127得131（怎么跟教小学生似的？呵呵），二进制表示为：10000101，符号位为再不说了，越说越啰嗦，大家自己看吧：0 10000101 1110110111010010111100142 F6 E9 7979 E9 F6 42下面再来讲如何将纯小数转化为十六进制。对于纯小数，比如0.0456，我们需要把他规格化，变为1.xxxx * （2 n ）的型式，要求得纯小数X对应的n可用下面的公式：n = int( 1 + log (2)X );0.0456我们可以表示为1.4592乘以以2为底的