本文主要记录一下Float的一些基础知识。

在计算机界，有个规定叫IEEE754，它规定了如何以二进制的方式来存储10进制的数。

按照这个规定，单精度浮点数（float）这个数据类型所占内存大小为4个字节，也就是32位，所以单精度浮点数也叫32位浮点数，它在内存或硬盘中要占用32个比特。

字节就是存储数据的单位，并且是硬件所能访问的最小单位
1字节 = 8位
1K = 1024字节

二进制和十进制的互相转换

十进制与二进制的相互转换流程：
二进制转十进制：按权相加法。
十进制转二进制：除2取余，逆序排列。

二进制到十进制：
例一：10010 = 0 * 20 + 1 * 21 + 0 * 22 + 0 * 23 + 1 * 24 = 18 ；
例二：1010.11 = 1 * 23 + 0 * 22 + 1 * 21 + 0 * 20 + 1 * 2-1 = 10.5；
例三：1010.11 = 1 * 23 + 0 * 22 + 1 * 21 + 0 * 20 + 1 * 2-1 + 1 * 2-2 = 10.75
在小数点后的第n位，则乘以2-n

十进制到二进制：
18 / 2 = 9 … 0 ；
9 / 2 = 4 … 1 ；
4 / 2 = 2 … 0 ；
2 / 2 = 1 … 0 ；
1 / 2 = 0 … 1；
然后从下往上取余数，可得10010

以上的十进制数都是不带小数的，下面看看带小数的十进制数是如何与二进制互相转换的：

二进制转十进制：权相加法。
十进制转二进制：整数部分除2取余，逆序排列；小数部分使用乘 2 取整数位，顺序排列，直至小数点后为0；

二进制转十进制：
10.01 = 1 * 2-2 + 0 * 2-1 + 0 * 20 + 1 * 21 = 2.25

十进制转二进制：
整数部分：
2 / 2 = 1 … 0
1 / 2 = 0 … 1
小数部分：
0.25 * 2 = 0.5 … 0
0.5 * 2 = 1 … 1
整数部分从下往上取结果，是10。小数部分是从上往下取结果，是01，即10.01

二进制存储十进制的规范

举例说明，有个十进制的数10.75，它的二进制数是1010.11，再规范化后就是1.01011 * 23

规范化就是指把二进制数转化成“尾数 * 2指数”的形式，即把尾数的小数点放在第一位和第二位之间，然后保证第一位非0，再将尾数乘以2n。 上面的“1.01011”就是尾数，

Float的存储结构

一个浮点数（Floating Point Number）由三个基本成分构成：

  • 符号位（Sign）（占1位）

  • 偏移指数位（阶码、指数）（Exponent）（占8位）

    偏移指数位用来表示“规范化”后的指数值，上面以十进制数10.75为例，它的二进制数规范化后是1.01011 * 23，这里的“3”就是指数值。

    为什么叫偏移呢，就是因为根据那个IEEE754规定，在单精度浮点数中，指数值的范围是-127~128。为了表示起来更加方便，浮点数的指数位都有一个固定的偏移量，偏移后的指数等于实际的指数加上偏移量，从而保证“偏移后的指数”总是一个非负整数，这样，指数位部分就不用为如何表示负数而担心了。

    IEEE754规定了float浮点数的指数的偏移量是127。这里同样以上述的十进制数10.75为例：
    二进制数规范化后是：1.01011 * 23
    指数值是：3
    则偏移指数值就是：3 + 127 = 130（加上127这个偏移量，避免出现负数）

    偏移指数位（130的二进制表示）：1000 0010（8位比特的二进制）

    摘录自：什么是浮点数？10分钟彻底掌握浮点数的底层原理 #安员外读书会

  • 尾数位（Mantissa）（占23位）

    就是小数点后面的那些小数

对于 32 位的单精度浮点型如下：

有 1位符号位（S），8位偏移指数位（P），23位尾数（M）

例：

十进制数16.5，转换为二进制数是：10000.1，规范化后是：1.00001 * 24
符号位（S）：这个数是正数，所以为0
偏移指数位（P）：看规范化后的式子，指数是4，所以就是偏移指数就是4+127=131。131的二进制形式是1000 0011，这就是8位的便宜指数位。
尾数（M）：看规范化后的式子，小数部分是00001，这个就是尾数位了，但由于这个尾数部分总共有23位，所以还要在后面补18个0，所以完整的尾数部分是：0000 1000 0000 0000 0000 000

所以10进制的数字16.5在内存的表示为：

符号位（S）指数部分（P）（8位）尾数部分（M）（23位）
01000 00110000 1000 0000 0000 0000 000

（参考来源https://blog.csdn.net/qq_34719188/article/details/83351918）

精度问题

float只能得到7位（包括整数部分和小数部分）精确数：

#include int main(){double a = 1.0;float b = 2.3;printf("a = %f \n",a/3);printf("b = %f \n",b);return0;}运行结果：a = 0.333333b = 2.300000

在C语言中，用％f输出单精度浮点数只有7位有效数字（整数部分和小数部分一共7位）
单精度浮点数的尾数部分用23位存储，加上默认的小数点前的1位1，2(23+1) = 16777216。
因为 107 < 16777216 < 108，所以说单精度浮点数的有效位数是7位
（摘自为何float有效位数为7位？）

float的小数可能会不精准：

#include int main(){float a = 1.1;float b = 12.12;float c = 123.123;float d = 1234.1234;float e = 12345.12345;float f = 123456.123456;printf("a = %f \n",a);printf("b = %f \n",b);printf("c = %f \n",c);printf("d = %f \n",d);printf("e = %f \n",e);printf("f = %f \n",f);return 0;}

运行结果为：

a = 1.100000b = 12.120000c = 123.123001d = 1234.123413e = 12345.123047f = 123456.125000

为什么精度会有问题：

根据上面十进制与二进制互相转换的方法，以十进制数2.1为例
转成二进制：
整数部分：
2 / 2 = 1 … 0
1 / 2 = 0 … 1
小数部分：
0.1 * 2 = 0.2 … 0
0.2 * 2 = 0.4 … 0
0.4 * 2 = 0.8 … 0
0.8 * 2 = 1.6 … 1
0.6 * 2 = 1.2 … 1
0.2 * 2 = 0.4 … 0
0.4 * 2 = 0.8 … 0
0.8 * 2 = 1.6 … 1
0.6 * 2 = 1.2 … 1
0.2 * 2 = 0.4 … 0
0.4 * 2 = 0.8 … 0
0.8 * 2 = 1.6 … 1
0.6 * 2 = 1.2 … 1
…

结果会发现十进制的0.1在二进制中并不能精确表示，只能用无限的小数位来逼近0.1。而计算机在存储小数时是有长度限制的（毕竟存储空间有限），所以会进行截取部分小数进行存储，从而导致计算机存储 2.1 这个十进制数字的值只能是个大概的值，而不是精确的值。

= 1.6 … 1
0.6 * 2 = 1.2 … 1
…

结果会发现十进制的0.1在二进制中并不能精确表示，只能用无限的小数位来逼近0.1。而计算机在存储小数时是有长度限制的（毕竟存储空间有限），所以会进行截取部分小数进行存储，从而导致计算机存储 2.1 这个十进制数字的值只能是个大概的值，而不是精确的值。

（参考来源：详谈浮点精度(float、double)运算不精确的原因）

补充

有一个浮点型变量，如何判断x的值是否为零

if(0 == x)x是0elsex不是0

上面这个判断方式对于浮点数来说是错误的，因为在float数据类型中，小数是以近似值来存储的

这里我有些不懂：

在一些教学视频中，说判断浮点数x是否为0应该这样写：

if(|x-0.000001| < 0.000001)x是0elsex不是0

再上网查，发现这样写的都是直接照搬，没说为啥，或者说了我也看不太懂的。

为什么是看x与0.000001的距离而不是看x与0.000000的距离，|x-0.000001| < 0.000001在数学上不是等价于0<x<0.000002吗

为什么不是

if(|x-0.000000| <= 0.000001)x是0elsex不是0

参考网上看到对我来说能看得懂，也能接受的是这样的：

参考了有一个浮点型变量 X,如何判断它是否为 0 ？用除法可以吗？中用户Uron的评论
再结合Comparison of a float with a value in C中，最后那里的Example no 2

if（fabs(x) < 0.0000001）x是0elsex不是0

fabs()函数是用来求绝对值的，它在math.h这个头文件里面定义。