float型与0的比较

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float跟0比较c代码

float跟0比较c代码在C语言中，float是一种表示浮点数的数据类型。

它可以用来表示带小数部分的数字，比如3.14或2.71828。

而0则是一个整数，表示零这个数值。

在C语言中，我们可以使用比较运算符来进行数值的比较。

常用的比较运算符有等于（==）、大于（>）、小于（<）等。

假设我们有一个float类型的变量x，我们想要判断它是否等于0，我们可以使用以下代码：```cif (x == 0) {printf("x等于0");} else {printf("x不等于0");}```在上述代码中，我们使用了等于运算符（==）来进行判断。

如果x 的值等于0，则会执行if语句块中的代码，输出"x等于0"；否则，会执行else语句块中的代码，输出"x不等于0"。

然而，由于浮点数在计算机中的表示方式的特殊性，使用等于运算符（==）来比较浮点数与0是否相等可能会出现问题。

这是因为浮点数在计算机中以二进制形式进行存储，而二进制表示不能精确地表示所有的十进制小数。

例如，我们将0.1赋值给一个float变量x，然后使用等于运算符（==）将x与0进行比较，得到的结果可能是不相等的。

这是由于0.1在二进制表示中是一个无限循环小数，计算机只能对其进行近似表示。

为了避免这个问题，我们通常会使用一个误差范围来判断浮点数与0的比较。

例如，我们可以判断如果x的值在一个非常小的范围内，那么我们认为x与0相等。

下面是一个示例代码：```c#include <math.h>if (fabs(x - 0) < 0.0001) {printf("x接近于0");} else {printf("x不接近于0");}```在上述代码中，我们使用了fabs函数来计算x与0的差的绝对值。

然后，我们将这个差与一个非常小的数0.0001进行比较。

C语言中float类型详解

0 0 0 0 0 1 1 0
表示的是指数6，但是在float内存结构中，其实表示的是 (6-127)= -121。需要减去已存入的偏移量 127。
假如 2^(1),指数1在float 的内存结构中的 bit pattern是什么样子的？
那会不会就是简单的
0 0 0 0 0 0 0 1
假设，最低位的bit的位权为-1，最高位为30。那么这个就不再表示数字15了，而是
2^-1+2^0+2^1+2^2 = 7.5 了。
当然，上面只是假设，那么真正的Float 浮点型在内存中是什么样子的呢？
首先需要知道的是 float 在内存中占 32-bit double型占 64-bit。
我们用个表格来表示在内存中，float是怎样存储的。
+/-Sign Exponent 指数 Fraction bit -> .f
s <---------------- 8 ----------------> <-------------------------------------- 23----------------------------->
Double型，需要占用64-bit 内存空间。同样，也是由 Sign bit，Exponent,Mantissa 3部分构成，不过 Exponent部分，在整个64-bit中要占到 11-bit。此外偏移量为1023。
Mantissa
Mantissa 尾数部分，在float的32-bit的内存空间中，占到23-bit注意之前说的exponent 指数，最低位是从0开始的，那么Mantissa，尾数的最高位当然是 -1了。

浮点数和定点数的区别

cloudseawang定点数与浮点数区别最近做HDR时，经常要用NV提供的16位纹理，它的说明书16位能达到24位的精度，就很奇怪？一直搞不懂浮点数的精度怎么算的？今天认真看了一下IEEE float point的标准，终于明白是什么了1. 什么是浮点数在计算机系统的发展过程中，曾经提出过多种方法表达实数。

典型的比如相对于浮点数的定点数（Fixed Point Number）。

在这种表达方式中，小数点固定的位于实数所有数字中间的某个位置。

货币的表达就可以使用这种方式，比如99.00 或者00.99 可以用于表达具有四位精度（Precision），小数点后有两位的货币值。

由于小数点位置固定，所以可以直接用四位数值来表达相应的数值。

SQL 中的NUMBER 数据类型就是利用定点数来定义的。

还有一种提议的表达方式为有理数表达方式，即用两个整数的比值来表达实数。

定点数表达法的缺点在于其形式过于僵硬，固定的小数点位置决定了固定位数的整数部分和小数部分，不利于同时表达特别大的数或者特别小的数。

最终，绝大多数现代的计算机系统采纳了所谓的浮点数表达方式。

这种表达方式利用科学计数法来表达实数，即用一个尾数（Mantissa ），一个基数（Base），一个指数（Exponent）以及一个表示正负的符号来表达实数。

比如123.45 用十进制科学计数法可以表达为1.2345 × 102 ，其中1.2345 为尾数，10 为基数，2 为指数。

浮点数利用指数达到了浮动小数点的效果，从而可以灵活地表达更大范围的实数。

提示: 尾数有时也称为有效数字（Significand）。

尾数实际上是有效数字的非正式说法。

同样的数值可以有多种浮点数表达方式，比如上面例子中的123.45 可以表达为12.345 ×101，0.12345 × 103 或者1.2345 × 102。

因为这种多样性，有必要对其加以规范化以达到统一表达的目标。

C中实数的范围

C中实数的范围
学习C的过程中，发现书上（以TC为例）对于实数类型（单精度float、双精度double）数据的取值范围说得比较含糊，因此在网上查询，结果主要有以下几种：
1、float 字长为4个字节,数的范围是 3.4E-38~3.4E+38。

double字长为8个字节,数的范围是 1.7E-308~1.7E+308。

2、float在内存中占用4个字节，约7个十进位有效数字，能表示绝对值最接近0的实数约为10
的-38次方，最大的实数约为10的38次方。

double占用8个字节，约15个十进位有效数字，能表示绝对值最接近0的实数约为10的
-308次方，最大的实数约为10的308次方。

3、float型，数的范围±(3.4E-38~3.4E+38)，六位精度
double型，数的范围±(1.7E-308~1.7E+308)，十六位精度。

其他的也类似，分析一下，第1种显然有问题，没有考虑负数；第2种没有精确说明；第3种范围说得较明白，但精度似乎与大多数结果有些出入。

另外以上3种也有共同点，比如字节数、范围的数字等，综合多种查询结果（多种版本的书），我觉得比较合理的结果是这样的：
float型，4字节，范围-(3.4E-38~3.4E+38)∪+(3.4E-38~3.4E+38)，7位精度
double型，8字节，范围-(1.7E-308~1.7E+308)∪+(1.7E-308~1.7E+308)，15位精度。

C语言试题

C语言题一、判断题（每题1分，共计10分）1.在C中,调用函数时,只能把实参的值传送给形参,形参的值不能传送给实参。

（）2.使用float b定义的外部变量存放在内存中的动态存储区。

（）3.如果一个函数位于C程序文件的上部，在该函数体内说明语句后的复合语句中定义了一个变量，则该变量为局部变量，只在该复合语句中有效；。

（）4.int (*ptr) (),则ptr是一维数组的名字。

（）5.指针在任何情况下都可进行>,<,>=,<=,==运算。

（）6.形参是局部变量，函数调用完成即失去意义。

（）7.C语言程序总是从main()函数开始执行，C语言程序中的main()函数必须放在程序的开始部分。

（）8.在C语言程序中，函数的定义不能嵌套，但函数的调用可以嵌套。

（）9.若函数调用时用数组名作为函数参数，实参与其对应的形参共占用同一段存储空间，在调用函数中必须说明数组的大小，但在被调函数中可以使用不定尺寸数组。

（）10.局部变量不能和全局变量重名。

（）二、（共计10分）1. 以下为Windows NT 下的32 位C程序，请计算sizeof 的值char str[] = “Hello” ;char *p = str ;int n = 10;long d=12;请计算sizeof (str ) =__ （0.5分）sizeof ( p ) =__ （0.5分）sizeof ( n ) =__ （0.5分）sizeof(d)=__(0.5分)2. 请给出如下程序的结果int a = 3;int b = a << 3;a = ____ ，（0.5分）b = ____（0.5分）3.int i=10, j=10, k=3; k*=i+j; k 最后的值是__（1分）4. 1.-1,2,7,28,,126请问28和126中间那个数是__（2分）5.如有定义语句int a[]={1,8,2,8,3,8,4,8,5,8}; ，则数组a的大小是___(1分)6.以下程序:#include<stdio.h>void main(){ int x=10,y=10;printf("%d %d\n",x--,--y);}输出结果为：___(0.5分),___ (0.5分)7.函数调用语句:func((exp1,exp2),(exp3,exp4,exp5));含有实参个数为:___(2分)。

c++ 强制类型转换

C++ float转换int，四舍五入正常的float 转换为int 的情况是采用去尾巴的方式，也就是说去掉小数点后面的数值。

1. 常规的float 转换为int ：例如：9.34 = （int）9 ；9.99 = （int）9 。

#include<stdio.h>int main(){float i = 9.34;float j = 9.99;int a, b;a = (int) i;b = (int) j;printf("a = %d\n",a);printf("b = %d\n",b);}上面的输出结果为：a = 9b = 92. float 转换为int 需要四舍五入提高精度，则基本算法如下：在计算是特别要注意正负数的问题,另外要注意round()函数转换后虽然数值小数点后都变为了零，但此时还是float，还需要转换为int。

#include<stdio.h>int main(){float zer = 0;float i = 9.34;float j = 9.99;float k = -9.34；float m = -9.99；int a, b, c, d, e;int a1, b1, c1, d1, e1;a = (int) (i * 10 + 5) / 10;b = (int) (j * 10 + 5) / 10;c = (int) (k * 10 - 5) / 10;d = (int) (m * 10 - 5) / 10;e = zer;a1 = (int) round(i)b1 = (int) round(j);c1 = (int) round(k);d1 = (int) round(m);e1 = (int) round(zer);printf("a = %d\n",a);printf("b = %d\n",b);printf("c = %d\n",c);printf("d = %d\n",d);printf("e = %d\n",e);printf("round a1 is %f\n", a1);printf("round b1 is %f\n", b1);printf("round c1 is %f\n", c1);printf("round d1 is %f\n", d1);printf("round e1 is %f\n", e1);}上面的输出结果为：a = 9b = 10c = -9d = -10e = 0round a1 is 9round b1 is 10round c1 is -9round d1 is -10round e1 is 0float转int 四舍五入问题2014年02月25日13:14:16 非著名码农阅读数：35207最近碰到一例客户投诉某款产品某个参数显示误差的问题，经检查发现是软件中浮点数（float）转化为整型数（int）时候未四舍五入造成的。

float型与0的比较

前一段时间读了一下林锐博士的《高质量C/C++编程指南》，其中有一个比较经典的问题。

请写出float x与“零值”比较的if语句？当时只知道不能直接用float类型的值与0进行“==”或“!=”比较，但不知道该具体怎么写这个if语句。

看过答案才知道，应该设法转化成“>=”或“<=”，即：const float EPSINON = 0.00001;if((x >= - EPSINON) && (x <= EPSINON))看了答案后觉得很有道理，然后就记了答案，算是取得了“真经”了。

最近，我和项目组同事讨论问题的时候，正好涉及到这个问题。

我马上想到自己的“真经”，炫耀地说出了标准答案，可同事问了句为什么，为什么是0.00001？我马上哑炮了。

终于体会那句话，凡事认真追问起来，都不简单。

事情要知其然，还要知其所以然。

马上编了个小程序验证了一把。

#include<stdio.h>int main(){float f = 1.0;float f1 = f/3; // f1 = 1/3float f2 = f1*3; // f2 = 1;float f_result = f1 - f2/3; // f_result = 0 ???if(0.0f == f_result){printf("f_result == 0/n");}else{printf("f_result != 0/n");}return 0;}通过上述程序，可以明确得到答案，但具体为什么如此，还需要从C语言中float 类型变量的编码格式说起。

浮点数表示形如V=x * 2^y 的有理数进行编码，IEEE标准754仔细制定了浮点数及其运算的标准。

十进制的12.34可以这样表示：1*10^1 + 2*10^0 + 3*10^-1 + 4*10^-2。

同样地，二进制的101.11可以这样表示：1*2^2 + 1*2^0 + 1*2^-1 +1*2^-2 。

float型的表示范围

float型的表示范围float型数据是一种用于表示浮点数的数据类型，在计算机编程中广泛应用。

float型的表示范围指的是该数据类型能够表示的数值范围。

float型数据在内存中占据4个字节的空间，用于存储单精度浮点数。

其表示范围大约为1.4E-45到3.4E38，可以表示的精度为6到7位小数。

浮点数是用科学计数法表示的，由一个有效数字和一个指数组成。

有效数字的每一位都可以是0到9之间的整数，指数可以是负数、0或正数。

浮点数的表示范围从非常小的数到非常大的数都可以涵盖，例如表示天文学中的天体质量、地球上的温度、物体的速度等。

在程序中，我们可以使用float型数据来进行各种数值计算和表示。

例如，在科学计算中，我们可以使用float型数据来表示粒子的速度、温度的变化等。

在金融领域，我们可以使用float型数据来表示股票的价格、货币的汇率等。

在游戏开发中，我们可以使用float型数据来表示游戏中的角色的位置、速度等。

然而，需要注意的是，float型数据由于精度有限，可能会出现舍入误差。

在进行浮点数的比较时，应该尽量避免直接比较两个浮点数是否相等，而应该使用误差范围进行比较。

另外，由于浮点数的表示范围有限，当超出范围时，可能会出现溢出或下溢的情况，导致结果不准确。

为了更好地使用float型数据，我们可以使用一些技巧和注意事项。

首先，我们应该尽量避免进行过多的浮点数运算，尤其是在循环中。

其次，我们可以使用一些库函数来处理浮点数，例如四舍五入、取整等操作。

此外，我们还可以使用double型数据来提高精度，但需要注意的是，double型数据在内存中占据8个字节的空间，可能会占用更多的内存。

float型数据是一种用于表示浮点数的数据类型，其表示范围有限，但可以满足大多数实际应用的需求。

在使用float型数据时，我们应该注意精度问题，并避免超出表示范围的情况。

另外，我们还可以使用一些技巧和注意事项来更好地处理浮点数。

常见C语言笔试题

五、编写strcpy函数（10分）已知strcpy函数的原型是char *strcpy(char *strDest, const char *strSrc);其中strDest是目的字符串，strSrc是源字符串。

（1）不调用C++/C的字符串库函数，请编写函数strcpychar *strcpy(char *strDest, const char *strSrc);{assert((strDest!=NULL) && (strSrc !=NULL)); // 2分char *address = strDest; // 2分while( (*strDest++ = * strSrc++) != ‘\0’ ) // 2分NULL ;return address ; // 2分}（2）strcpy能把strSrc的内容复制到strDest，为什么还要char * 类型的返回值？答：为了实现链式表达式。

// 2分例如int length = strlen( strcpy( strDest, “hello world”) );六、编写类String的构造函数、析构函数和赋值函数（25分）已知类String的原型为：class String{public:String(const char *str = NULL); // 普通构造函数String(const String &other); // 拷贝构造函数~ String(void); // 析构函数String & operate =(const String &other); // 赋值函数private:char *m_data; // 用于保存字符串};请编写String的上述4个函数。

标准答案：// String的析构函数String::~String(void) // 3分{delete [] m_data;// 由于m_data是内部数据类型，也可以写成delete m_data; }// String的普通构造函数String::String(const char *str) // 6分{if(str==NULL){m_data = new char[1]; // 若能加NULL 判断则更好*m_data = …\0‟;}else{int length = strlen(str);m_data = new char[length+1]; // 若能加NULL 判断则更好strcpy(m_data, str);}}// 拷贝构造函数String::String(const String &other) // 3分{int length = strlen(other.m_data);m_data = new char[length+1]; // 若能加NULL 判断则更好strcpy(m_data, other.m_data);}// 赋值函数String & String::operate =(const String &other) // 13分{// (1) 检查自赋值// 4分if(this == &other)return *this;// (2) 释放原有的内存资源// 3分delete [] m_data;// （3）分配新的内存资源，并复制内容// 3分int length = strlen(other.m_data);m_data = new char[length+1]; // 若能加NULL 判断则更好strcpy(m_data, other.m_data);// （4）返回本对象的引用 // 3分return *this;}华为笔试2006-2-28 星期二(Tuesday) 晴1、局部变量能否和全局变量重名？答：局部变量可以与全局变量同名，在函数内引用这个变量时，会用到同名的局部变量，而不会用到全局变量。

float x与零值比较的语句

float x与零值比较的语句在编程中，我们经常需要对变量进行比较操作，而其中一种常见的比较操作就是将一个浮点数变量与零进行比较。

本文将列举十个常见的以float x与零值比较的语句，并对它们进行解释和说明。

1. 判断浮点数是否等于零：if x == 0.0:print("x等于零")这个语句使用等于运算符（==）来判断浮点数x是否等于零。

如果相等，则输出"x等于零"。

2. 判断浮点数是否不等于零：if x != 0.0:print("x不等于零")这个语句使用不等于运算符（!=）来判断浮点数x是否不等于零。

如果不相等，则输出"x不等于零"。

3. 判断浮点数是否大于零：if x > 0.0:print("x大于零")这个语句使用大于运算符（>）来判断浮点数x是否大于零。

如果大于，则输出"x大于零"。

4. 判断浮点数是否小于零：if x < 0.0:print("x小于零")这个语句使用小于运算符（<）来判断浮点数x是否小于零。

如果小于，则输出"x小于零"。

5. 判断浮点数是否大于等于零：if x >= 0.0:print("x大于等于零")这个语句使用大于等于运算符（>=）来判断浮点数x是否大于等于零。

如果大于等于，则输出"x大于等于零"。

6. 判断浮点数是否小于等于零：if x <= 0.0:print("x小于等于零")这个语句使用小于等于运算符（<=）来判断浮点数x是否小于等于零。

如果小于等于，则输出"x小于等于零"。

7. 判断浮点数是否大于零并且不等于零：if x > 0.0 and x != 0.0:print("x大于零且不等于零")这个语句使用逻辑与运算符（and）来判断浮点数x是否大于零且不等于零。

float类型的最大值与实际可用值

float类型的最⼤值与实际可⽤值前段时间打代码时发现了⼀些关于float类型奇妙现象，拿出来和⼤家分享⼀下。

在linux上运⾏如下代码：#include<stdio.h>int main(){float a=16777216;float b=16777217;float c=16777218;float d=16777219;float e=16777220;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);return 0;}结果：a=16777216.000000b=16777216.000000c=16777218.000000d=16777220.000000e=16777220.000000发现了吗：结果没有输出16777217和16777219！实际上，根据IEEE754标准，⼀个32位⼆进制浮点数可以表⽰为由⼀位符号位S、⼋位指数位E‘和23位⼩数位M构成。

按照⼀般情况来说，⼀个float型的最⼤值应该是1.111...11 X 2^127 (2^8-127)。

远远超出16777216这个数值。

但是实际上指数有那么⼤⽽尾数不⼀定有那么⼤，尾数最⼤为2^24=16777216。

也就是说当⽤float表⽰16777217时，实际上把最右⼀位舍弃掉了，只能表⽰左边24位的数。

但是16777218不同，它的最右⼀位是0，截断最后⼀位并没有影响，只需要把指数加⼀就⾏。

也就是说在值float⼤于16777216之后因此，虽然说float型的最⼤值有2^127之多，但是由于尾数的限制，很多float型数在超过16777216时是表达不了的。

浮点数的运算为什么更慢

浮点数的运算为什么更慢1. 浮点数的表⽰m 是尾数，为±d.dddddd 其中第⼀位必须⾮0b 是基数，下⾯，让我们回到⼀开始的问题：为什么0x00000009还原成浮点数，就成了0.000000？⾸先，将0x00000009拆分，得到第⼀位符号位s=0，后⾯8位的指数E=00000000，最后23位的有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001。

由于指数E全为0，所以符合上⼀节的第⼆种情况。

因此，浮点数V就写成：V=(-1)^0×0.00000000000000000001001×2^(-126)=1.001×2^(-146)结论通⽤规则：整数和（和AND/ OR/ XOR）与乘积花费的时间相同，除法（和取模）的速度慢三倍。

浮点数的乘积⽐求和的乘积慢两倍，除法的乘积甚⾄更慢。

在相同数据⼤⼩下，浮点运算始终⽐整数运算慢。

越⼩越快。

64位整数精度确实很慢。

浮点数32位总和⽐64位快，但在乘积和除法上却不是。

80和128位精度仅在绝对必要时才应使⽤，它们⾮常慢。

特别案例：在x86-64 AVX上，浮点乘积在64位数据上⽐在32位上更快。

在POWER8 AltiVec上，浮点乘积以各种精度达到求和的速度。

对8位，16位，32位或64位整数以相同的速度执⾏整数运算。

在ARM1176上，按位整数运算符⽐加法运算要快。

⽰例代码：#include <stdio.h>#include <math.h>#include <stdlib.h>#include <cv/cv_tools.h>#include <picture/cv_picture.h>#include "libyuv.h"using namespace cv;using namespace std;using namespace oop;int main(){const int N= 10000;int sum = 0;float sumf = 0;float nf = 734.0f;int n = 734;timeInit;timeMark("int");for(int j=0;j!=100000;++j){sum = 0;for (int i = 0; i != N; ++i) {sum += n;}}timeMark("float");for (int j = 0; j != 100000; ++j){sumf = 0;for (int i = 0; i != N; ++i) {sumf += nf;}}timeMark(")");timePrint;printf("sum=%d\nsumf=%.2f\n",sum,sumf);getchar();}输出：( int,float ) : 2107 ms( float,) ) : 3951 mssum=7340000sumf=7340000.00Release：( int,float ) : 0 ms( float,) ) : 1814 mssum=7340000sumf=7340000.00实际上： Debug模式下，两者时间差不了多少，两倍的关系但是Release模式下， int ⼏乎很快就完成了！！说明int型被优化得很好了，float型运算不容易被编译器优化！！！我们在Release模式下，优化设置为O2, 连接器设置为-优化以便于调试查看int 乘法汇编指令：xmm0 表⽰128位的SSE寄存器，可见我们的代码都被优化为SSE指令了！！查看float 汇编代码：感觉⾥⾯也有xmm 等SSE指令集，⾄于为啥int型乘法⽐float乘法快很多，还是有点搞不明⽩，需要详细分析⾥⾯的汇编指令才能搞明⽩⽹上关于这⽅⾯的资料太少了，哎~~我们再看看float 和 int乘法对图像进⾏处理的例⼦：我们把BGR 3个通道分别乘以2 3 4 、 2.0f, 3.0f, 4.0f 然后输出，这⾥我们不考虑溢出的问题，仅仅对乘法的效率进⾏测试设置为Release模式，O2int main(){cv::Mat src = imread("D:/pic/nlm.jpg");//cvtColor(src,src,CV_BGR2GRAY);resize(src,src,Size(3840*2,2160*2));cv::Mat dst0(src.size(), src.type());cv::Mat dst1(src.size(), src.type());int w = src.cols;int h = src.rows;int of3=0;timeInit;timeMark("int");for (int j = 0; j != h; ++j) {for (int i = 0; i != w; ++i) {//int of3 = (j*w + i) * 3;dst0.data[of3 ] = src.data[of3] * 2;dst0.data[of3 + 1] = src.data[of3 + 1] * 3;dst0.data[of3 + 2] = src.data[of3 + 2] * 4;of3+=3;}}timeMark("float");of3=0;for (int j = 0; j != h; ++j) {for (int i = 0; i != w; ++i) {//int of3 = (j*w + i)*3;dst1.data[of3] = src.data[of3] * 2.0f;dst1.data[of3+1] = src.data[of3+1] * 3.0f;dst1.data[of3+2] = src.data[of3+2] * 4.0f;of3 += 3;}}timeMark("end");timePrint;myShow(dst0);myShow(dst1);waitKey(0);}输出：( int,float ) : 149 ms( float,end ) : 173 ms输出图像（分别为原图，dst0，dst1）（截取了⼀部分）可见，时间并差不了多少，但int还是要快⼀点！！这是我看到的另外⼀个帖⼦，⾥⾯讲的float乘法确实⽐较复杂，这可能是它⽐较慢的原因之⼀吧总结⼀下： float运算更慢的原因：1. float运算不容易被编译器优化2. float运算本⾝就慢（但并不⽐int型运算慢多少，⼤约1.3-2倍的样⼦）。

float 0 二进制

float 0 二进制float 0 二进制是一个关于浮点数0的二进制表示的话题。

在计算机科学中，浮点数是一种用来表示实数的近似值的数据类型。

浮点数在计算机科学和工程中得到了广泛应用，尤其是在科学计算、图形处理和人工智能等领域。

浮点数的二进制表示是通过将实数转换为二进制来实现的。

在浮点数的二进制表示中，通常使用一定的位数来表示整数部分和小数部分。

而浮点数0的二进制表示则是一种特殊的情况，它可以简化为一个全为0的二进制数。

浮点数的二进制表示使用了科学计数法，其中包括了一个指数和一个尾数。

指数部分用于表示小数点的位置，而尾数部分用于表示具体的数值。

浮点数的二进制表示允许表示非常大或非常小的数值，并且具有一定的精度损失。

浮点数的二进制表示需要考虑数值的精度和范围限制。

在计算机中，浮点数的表示是有限的，即存在精度损失和溢出的情况。

在进行浮点数计算时，需要注意这些限制，并进行适当的处理，以避免出现错误结果。

浮点数的二进制表示在计算机科学中也存在一些常见问题。

例如，浮点数的比较和相等性判断需要考虑精度损失的问题。

此外，浮点数的舍入和舍入误差也是一个重要的问题，需要进行适当的处理。

在实际应用中，浮点数的二进制表示通常是透明的，用户无需关心具体的实现细节。

然而，在某些特定的场景下，了解浮点数的二进制表示可以帮助我们更好地理解浮点数的计算和运算规则。

浮点数的二进制表示是计算机科学中一个重要而复杂的话题。

了解浮点数的二进制表示对于进行科学计算、图形处理和人工智能等领域的开发和研究都具有重要意义。

在实际应用中，我们需要充分理解浮点数的二进制表示，并注意其中存在的精度损失和溢出问题，以确保计算结果的准确性和可靠性。

有符号数和无符号数间的比较

有符号数和⽆符号数间的⽐较cout<<(1>-2)<<endl; // 1 正常,都是有符号数cout<<((unsigned int)1>-2)<<endl; // 0 -2被转换为⽆符号数.cout<<((unsigned int)1>-2.)<<endl; // 1 float不存在⽆符号数,所以,⽆符号数肯定⼤于float型的负数!以下实验均在virual c++6中运⾏通过这个问题测试是否懂得C语⾔中的整数⾃动转换原则，有些开发者懂得极少这些东西。

当表达式中存在有符号类型和⽆符号类型时所有的操作数都⾃动转换为⽆符号类型。

因此，从这个意义上讲，⽆符号数的运算优先级要⾼于有符号数，这⼀点对于应当频繁⽤到⽆符号数据类型的嵌⼊式系统来说是丰常重要的。

⾸先进⾏⼀个实验，分别定义⼀个signed int型数据和unsigned int型数据，然后进⾏⼤⼩⽐较：unsigned int a=20;signed int b=-130;a>b?还是b>a？实验证明b>a，也就是说－130>20,为什么会出现这样的结果呢？这是因为在C语⾔操作中，如果遇到⽆符号数与有符号数之间的操作，编译器会⾃动转化为⽆符号数来进⾏处理，因此a＝20，b＝4294967166，这样⽐较下去当然b>a了。

再举⼀个例⼦：unsigned int a=20;signed int b=-130;std::cout<<a+b<<std::endl;结果输出为4294967186，同样的道理，在运算之前，a＝20，b被转化为4294967166，所以a＋b＝4294967186减法和乘法的运算结果类似。

如果作为signed int型数据的b=-130，b与⽴即数之间操作时不影响b的类型，运算结果仍然为signed int型：signed int b=-130;std::cout<<b+30<<std::endl;输出为-100。

C中实数的范围

double字长为8个字节,数的范围是 1.7E-308~1.7E+308。

2、float在内存中占用4个字节，约7个十进位有效数字，能表示绝对值最接近0的实数约为10
的-38次方，最大的实数约为10的38次方。

double占用8个字节，约15个十进位有效数字，能表示绝对值最接近0的实数约为10的
-308次方，最大的实数约为10的308次方。

3、float型，数的范围±(3.4E-38~3.4E+38)，六位精度
double型，数的范围±(1.7E-308~1.7E+308)，十六位精度。

其他的也类似，分析一下，第1种显然有问题，没有考虑负数；第2种没有精确说明；第3种范围说得较明白，但精度似乎与大多数结果有些出入。

Oracle中INT、FLOAT、NUMBER区别

Oracle中INT、FLOAT、NUMBER区别
2011-01-17 13:59 397人阅读评论(0) 收藏举报Oracle里的int等于number(长度,0)
float也类似，number要定义小数部分的位数，而float不用定义后边小数有几位
因为NUMBER要确定长度，后边确定小数位。

所以，如果不知道会有多少小数位，那就用float。

知道的话，还是选择NUMBER 比较好！
Number(p, s) 声明一个定点数p(precision)为精度，s(scale)表示小数点右边的数字个数，精度最大值为38，scale的取值范围为-84到127 Number(p) 声明一个整数相当于Number(p, 0)
Number 声明一个浮点数其精度为38，要注意的是scale的值没有应用，也就是说scale的指不能简单的理解为0，或者其他的数。

定点数的精度(p)和刻度(s)遵循以下规则：
当一个数的整数部分的长度> p-s 时，Oracle就会报错
当一个数的小数部分的长度> s 时，Oracle就会舍入。

当s(scale)为负数时，Oracle就对小数点左边的s个数字进行舍入。

当s > p 时, p表示小数点后第s位向左最多可以有多少位数字，如果大于p则Oracle报错，小数点后s位向右的数字被舍入。

8大基本数据类型详解

8⼤基本数据类型详解基本类型，或者叫做内置类型，是JAVA中不同于类的特殊类型。

它们是我们编程中使⽤最频繁的类型。

java是⼀种强类型语⾔，第⼀次申明变量必须说明数据类型，第⼀次变量赋值称为变量的初始化。

扩展：新版Java11引⼊了⼀个全新的类型关键字var，⽤var来定义的变量不⽤写具体类型，编译器能根据=右边的实际赋值来⾃动推断出变量的类型：1. Java的简单类型及其封装器类Java基本类型共有⼋种，基本类型可以分为三类，字符类型char，布尔类型boolean以及数值类型byte、short、int、long、float、double。

数值类型⼜可以分为整数类型byte、short、int、long和浮点数类型float、double。

JAVA中的数值类型不存在⽆符号的，它们的取值范围是固定的，不会随着机器硬件环境或者操作系统的改变⽽改变。

实际上，JAVA中还存在另外⼀种基本类型void，它也有对应的包装类 ng.Void，不过我们⽆法直接对它们进⾏操作。

8 中类型表⽰范围如下：byte：8位，最⼤存储数据量是255，存放的数据范围是-128~127之间。

-2^7—2^7 -1 最⾼位为符号位，最⾼位为1代表负数，最⾼位为0代表正数。

最⼤值为：0111 1111，最⼩值为1000 0001。

short：16位，最⼤数据存储量是65536，数据范围是-32768~32767之间。

-2^15—2^15 -1int：32位，最⼤数据存储容量是2的32次⽅减1，数据范围是负的2的31次⽅到正的2的31次⽅减1。

long：64位，最⼤数据存储容量是2的64次⽅减1，数据范围为负的2的63次⽅到正的2的63次⽅减1。

float：32位，数据范围在3.4e-45~1.4e38，直接赋值时必须在数字后加上f或F。

double：64位，数据范围在4.9e-324~1.8e308，赋值时可以加d或D也可以不加。

IEEE-754格式标准，float，

IEEE-754格式标准，float，floatfloat类型数字在计算机中⽤4个字节存储。

遵循IEEE-754格式标准：⼀个浮点数有2部分组成：底数m和指数e底数部分使⽤⼆进制数来表⽰此浮点数的实际值指数部分占⽤8bit的⼆进制数，可表⽰数值范围为0-255但是指数可正可负，所以，IEEE规定，此处算出的次⽅必须减去127才是真正的指数。

所以，float类型的指数可从-126到128底数部分实际是占⽤24bit的⼀个值，但是最⾼位始终为1，所以，最⾼位省去不存储，在存储中占23bit科学计数法。

格式：SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMMS表⽰浮点数正负E指数加上127后的值得⼆进制数据M底数举例：17.625在内存中的存储⾸先要把17.625换算成⼆进制：10001.101整数部分，除以2，直到商为0，余数反转。

⼩数部分，乘以2，直到乘位0，进位顺序取。

在将10001.101右移，直到⼩数点前只剩1位：1.0001101 * 2^4 因为右移动了四位这个时候，我们的底数和指数就出来了底数：因为⼩数点前必为1，所以IEEE规定只记录⼩数点后的就好。

所以，此处的底数为：0001101指数：实际为4，必须加上127(转出的时候，减去127)，所以为131。

也就是10000011符号部分是整数，所以是0综上所述，17.625在内存中的存储格式是：01000001 10001101 00000000 00000000【汇编和c语⾔】浮点型float和double在内存中是怎样存储的？我们先来看看下⾯这个程序从代码中可以得知，程序⾥⾯定义了⼀个float型的容器，容器⾥⾯装了⼀个数据0.25↓↓↓↓↓↓↓⽽这个数据在内存⾥⾯是酱紫存储的↓↓↓↓↓↓↓从图⽚上可以看到，数据0.25在内存⾥⾯被保存为了3E800000h为什么数据会变成⼀连串看不懂的数字呢？这⾥就涉及到了浮点型的数据在内存中存储的⽅式经过⼀番垂死挣扎之后，我了解到：浮点数类型在存储⽅式上都是遵从IEEE规范的具体存储浮点数的步骤，在⽹上有各种各样不同的见解，⽅式各异所以，我就来为⼤家添乱啦，再献上我的理解~~—————————————————分割线——————————————————⾸先我们需要了解的是：1.float是32位的，也就是dword的，double是64位的。

float型数据在内存中的存储方式

float型数据在内存中的存储方式float类型是一种用于表示浮点数（即小数）的数据类型，它在内存中的存储方式有一定的特点。

在计算机内存中，float类型的数据是以二进制的形式进行存储的。

具体地说，一个float类型的数据占据4个字节（32位），按照特定的格式进行存储。

float类型的数据采用IEEE 754标准进行存储。

这个标准规定了浮点数的表示方法，包括了符号位、指数位和尾数位。

在32位的float类型中，其中1位用于表示符号位（0表示正数，1表示负数），8位用于表示指数位，剩下的23位用于表示尾数位。

具体来说，一个float类型的数据可以分为三个部分：符号位、指数位和尾数位。

符号位用于表示这个浮点数是正数还是负数，指数位用于表示浮点数的指数部分，尾数位用于表示浮点数的小数部分。

在存储过程中，首先将浮点数转换为二进制形式，然后按照上述规则将二进制数存储到内存中。

具体存储方式如下：1.符号位：浮点数的符号位占据1位，0表示正数，1表示负数。

2.指数位：根据IEEE 754标准，指数位需要加上一个偏移值，这个偏移值是2的指数位数减1的结果。

在32位的float类型中，指数位数为8位，因此偏移值为127。

3.尾数位：根据IEEE 754标准，尾数位需要进行规格化处理。

具体来说，尾数位的第一位默认为1，后面的23位用于表示小数部分。

通过以上的存储方式，我们可以将一个float类型的数据准确地表示在内存中。

需要注意的是，由于浮点数的精度问题，float类型的数据在进行运算时可能会存在一定的误差。

这是由于浮点数采用二进制进行存储时，有些十进制小数无法精确表示为有限的二进制小数。

因此，在进行浮点数的比较和运算时，需要注意这种误差可能会带来的问题。

总结一下，float类型的数据在内存中以二进制的形式进行存储，按照IEEE 754标准规定的格式进行存储。

具体存储方式包括符号位、指数位和尾数位。

通过这种存储方式，可以准确地表示浮点数，并进行相应的运算。

float浮点数与零值0比较大小ZZ

float浮点数与零值0⽐较⼤⼩ZZfloat x；千万不要写x==0;写出float x 与“零值”⽐较的if语句4.3.3 浮点变量与零值⽐较【规则4-3-3】不可将浮点变量⽤“==”或“！=”与任何数字⽐较。

千万要留意，⽆论是float还是double类型的变量，都有精度限制。

所以⼀定要避免将浮点变量⽤“==”或“！=”与数字⽐较，应该设法转化成“>=”或“<=”形式。

假设浮点变量的名字为x，应当将if (x == 0.0) // 隐含错误的⽐较转化为if ((x>=-EPSINON) && (x<=EPSINON))其中EPSINON是允许的误差（即精度）。

最好定义⼀个符号常量来做。

#define EPSILON 1e-6也可以想⼀下，0.9⽆限循环不是等于1吗？如果正好某个值等于0.9循环，浮点数只能给出⼀个“确定”的值，那就会“做错题”。

我参照这篇⽂章写了这个例⼦：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>main(){float d1, d2, d3, d4;d1 = 194268.02;d2 = 194268;d4 = 0.02;d3 = d1 - d2;if (d3 > d4)printf(">0.02/n");else if (d3 < d4)printf("<0.02/n");elseprintf("=0.02/n");printf("%f - %f = %f /n", d1,d2,d3);system("pause");}请看结果：<0.02194268.015625 - 194268.000000 = 0.015625即：194268.02 - 194268.0 不等于 0.02!存进去的数居然会变！怕了吧？4个变量改成double型的，再测试：这是结果<0.02194268.020000 - 194268.000000 = 0.020000明明是0.02啊，怎么还是⼩于？这次没有改我存的数了吧？WHY？我说，我怕了，以后我再不敢⽤浮点数直接作相等⽐较了！还是那句话：浮点数都是有精度限制的。