float與double的範圍和精度

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• 1 範圍
• 2 精度

float與double的範圍和精度

原文：http://blog.csdn.net/wuna66320/article/details/1691734

1 範圍

float和double的範圍是由指數的位元來決定的。

float的指數位有8位，而double的指數位有11位，分布如下：

float：

1bit（符號位）

8bits（指數位）

23bits（尾數位）

double：

1bit（符號位）

11bits（指數位）

52bits（尾數位）

在數學中，特別是在電腦相關的數字（浮點數）問題的表述中，有一個基本表達法[1]：

　value of floating-point

= significand x base ^ exponent , with sign --- F.1

　　譯為中文表達即為：

　（浮點）數值 =      尾數    ×    底數 ^ 指數，（附加加號或減號）---------------- F.2

於是，float的指數範圍為-127~128，而double的指數範圍為-1023~1024，並且指數位是按補碼的形式來劃分的。其中負指數決定了浮點數所能表達的絕對值最小的數；而正指數決定了浮點數所能表達的絕對值最大的數，也即決定了浮點數的取值範圍。

float的範圍為-2^128 ~ +2^128，也即-3.40E+38 ~ +3.40E+38；double的範圍為-2^1024 ~ +2^1024，也即-1.79E+308 ~ +1.79E+308。

2 精度

float和double的精度是由尾數的位元來決定的。浮點數在記憶體中是按科學計數法來儲存的，其整數部分始終是一個隱含著的“1”，由於它是不變的，故不能對精度造成影響。

float：2^23 = 8388608，一共七位，這意味著最多能有7位有效數字，但絕對能保證的為6位，也即float的精度為6~7位有效數字；

double：2^52 = 4503599627370496，一共16位，同理，double的精度為15~16位。

單精確度類型（float）和雙精確度類型(double)儲存

2009-11-24 13:57

C 語言和C#語言中，對於浮點類型的資料採用單精確度類型（float）和雙精確度類型(double)來儲存，float資料佔用32bit, double資料佔用64bit,我們在聲明一個變數float f= 2.25f的時候，是如何分配記憶體的呢？如果胡亂分配，那世界豈不是亂套了麼，其實不論是float還是double在儲存方式上都是遵從IEEE的規範 的，float遵從的是IEEE R32.24 ,而double 遵從的是R64.53。

    無論是單精確度還是雙精確度在儲存中都分為三個部分：

1. 符號位(Sign) : 0代表正，1代表為負
2. 指數位（Exponent）:用於儲存科學計數法中的指數資料，並且採用移位儲存
3. 尾數部分（Mantissa）：尾數部分

其中float的儲存方式如所示：

 

而雙精確度的儲存方式為:

 

     R32.24和R64.53的儲存方式都是用科學計數法來儲存資料的，比如8.25用十進位的科學計數法表示就為:8.25*100,而120.5可以表示為:1.205*102, 這些小學的知識就不用多說了吧。而我們傻蛋電腦根本不認識十進位的資料，他只認識0，1，所以在電腦儲存中，首先要將上面的數更改為二進位的科學計數 法表示，8.25用二進位表示可表示為1000.01,我靠，不會連這都不會轉換吧?那我估計要沒轍了。120.5用二進位表示為：1110110.1用 二進位的科學計數法表示1000.01可以表示為1.0001*23,1110110.1可以表示為1.1101101*26,任何一個數都的科學計數法表示都為1.xxx*2n, 尾數部分就可以表示為xxxx,第一位都是1嘛，幹嘛還要表示呀？可以將小數點前面的1省略，所以23bit的尾數部分，可以表示的精度卻變成了 24bit，道理就是在這裡，那24bit能精確到小數點後幾位呢，我們知道9的二進位表示為1001，所以4bit能精確十進位中的1位小數點， 24bit就能使float能精確到小數點後6位，而對於指數部分，因為指數可正可負，8位的指數位能表示的指數範圍就應該為:-127-128了，所以 指數部分的儲存採用移位儲存，儲存的資料為中繼資料+127，下面就看看8.25和120.5在記憶體中真正的儲存方式。

     首先看下8.25，用二進位的科學計數法表示為:1.0001*23

按照上面的儲存方式，符號位為:0，表示為正，指數位為:3+127=130 ,位元部分為,故8.25的儲存方式如所示:

 

而單精確度浮點數120.5的儲存方式如所示:

 

那 麼如果給出記憶體中一段資料，並且告訴你是單精確度儲存的話，你如何知道該資料的十進位數值呢？其實就是對上面的反推過程，比如給出如下記憶體 資料：0100001011101101000000000000，首先我們現將該資料分段，0 10000 0101 110 1101 0000 0000 0000 0000，在記憶體中的儲存就為所示：

 

根據我們的計算方式，可以計算出，這樣一組資料表示為:1.1101101*26=120.5

而雙精確度浮點數的儲存和單精確度的儲存大同小異，不同的是指數部分和尾數部分的位元。所以這裡不再詳細的介紹雙精確度的儲存方式了，只將120.5的最後儲存方式圖給出，大家可以仔細想想為何是這樣子的

 

下面我就這個基礎知識點來解決一個我們的一個疑惑，請看下面一段程式，注意觀察輸出結果

            float f = 2.2f;

            double d = (double)f;

            Console.WriteLine(d.ToString("0.0000000000000"));

            f = 2.25f;

            d = (double)f;

            Console.WriteLine(d.ToString("0.0000000000000"));

可 能輸出的結果讓大家疑惑不解，單精確度的2.2轉換為雙精確度後，精確到小數點後13位後變為了2.2000000476837，而單精確度的 2.25轉換為雙精確度後，變為了2.2500000000000，為何2.2在轉換後的數值更改了而2.25卻沒有更改呢？很奇怪吧？其實通過上面關於兩 種儲存結果的介紹，我們已經大概能找到答案。首先我們看看2.25的單精確度儲存方式，很簡單 0 1000 0001 001 0000 0000 0000 0000 0000,而2.25的雙精確度表示為:0 100 0000 0001 0010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000,這樣2.25在進行強制轉換的時候，數值是不會變的，而我們再看看2.2呢，2.2用科學計數法表示應該為：將十進位的小數轉換為二進位的小數 的方法為將小數*2，取整數部分，所以0.282=0.4，所以二進位小數第一位為0.4的整數部分0，0.4×2=0.8，第二位為0,0.8*2= 1.6,第三位為1，0.6×2 = 1.2，第四位為1，0.2*2=0.4，第五位為0，這樣永遠也不可能乘到=1.0，得到的二進位是一個無限迴圈的排列 00110011001100110011... ,對於單精確度資料來說，尾數只能表示24bit的精度，所以2.2的float儲存為:

 

但 是這樣儲存方式，換算成十進位的值，卻不會是2.2的，應為十進位在轉換為二進位的時候可能會不準確，如2.2，而double類型的數 據也存在同樣的問題，所以在浮點數表示中會產生些許的誤差，在單精確度轉換為雙精確度的時候，也會存在誤差的問題，對於能夠用二進位表示的十進位資料，如 2.25，這個誤差就會不存在，所以會出現上面比較奇怪的輸出結果。