浮点数在计算机中的表示

浮点数:

1.解决的问题: 在计算机中存储实数

2.介绍科学计数法

a*10^n (10>a>1)

举例:1.23*10^2

小数点的位置和底数(10)是不会变动的

所以们可以只存123和2

比如一个四元组能存2^4 16个整数

但如果是用这种科学记号表示法规则我们可以存12300000000

因为

1.23*10^10

举例:2^7是128 所以找7个位来表示123 找4个位来表示10....

(位元组 指字节) (位元 指位)

原文地址:https://www.cnblogs.com/eret9616/p/9784945.html

时间: 2024-11-02 05:22:37

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IEEE 754 浮点数在计算机中的表示方法

IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用.这个标准定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number)),一些特殊数值(无穷(Inf)与非数值(NaN)),以及这些数值的“浮点数运算符”:它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况(包括例外发生的时机与处理方式). IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式:单精确度(32位).双精确度(64位).延伸单精确度(43比特以上,很少使

浮点数在计算机中存储方式

浮点数在计算机中存储方式 C语言和C#语言中,对于浮点类型的数据采用单精度类型(float)和双精度类型(double)来存储,float数据占用32bit,double数据占用64bit,我们在声明一个变量float f= 2.25f的时候,是如何分配内存的呢?如果胡乱分配,那世界岂不是乱套了么,其实不论是float还是double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的, float遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53. 无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个

浮点数在计算机中的存储

一,基础预备知识 1,十进制转换为二进制 1.1 整数部分: 连续,除以2,取余数,余数为0或1,53 / 2 = 26R1    26 / 2 = 13R0    13 / 2 = 6R1    6 / 2 = 3 R0   3 / 2  = 1 R1    1/2 = 0R1 ,对应二进制为110101(从右往左) 1.2 小数部分: 连续乘以2,大于1取1,如0.7转换成二进制为:0.7*2 = .4 + 1   0.4*2 = 0.8 + 0   0.8*2 = 0.6 + 1   0.

浮点数在计算机内存中的存储方式

在计算机内存中,float型数据占4个字节,double型占8个字节,它们在计算机中的存储分为三个部分: 符号位:0代表正,1代表负. 指数位:将一个二进制数用科学计数法表示之后指数的值. 尾数位:用科学计数法表示的前面的数. 其中存储的方式如图 double型的数据存储方式与之类似,只不过能表示更大的数位 现在就用float型的数据来举例吧. 比如,12.5f为一个float型的浮点数,先把它转化为二进制数为1100.1,用科学计数法表示为1.1001*2^3.现在就可以表示把这个二进制数分为

计算机中浮点度存储

今天回顾一下双精度存储(double). double(32个字节) 第一位存储正负号 0为正 1为负 第2位到12位存储指数,要把指数的结果-1023 剩下的所有位存储有效位 在我的电脑操作系统是小端,经过计算 0 10000000000 0000000000000000000000000000000000000000000000000000 = 1.0*2^1=2.0; 0100 0000 0000 0000 00000000....000000000 用数组存储char arr[8]={0

数据在计算机中的存储

1.大小端模式(字节序) 大小端的概念:数在内存中分字节存储的先后顺序.大端模式即数的低位存在高地址,高位存在低地址当中.而小端模式相反,低位存在低地址,高位存在高地址.比如0x1234,这里的高低位是从左往右的.0x12是高位,0x34是低位.       1)大端模式: 低地址 -----------------> 高地址 0x12  |  0x34  |  0x56  |  0x78        2)小端模式: 低地址 ------------------> 高地址 0x78  | 

浮点数在计算中的存储

在前面一篇文章中,说到了怎么将数字转换成二进制. 以下的内容会用到,把链接帖在这里:点击打开链接 一 浮点数在计算机中的表示, 浮点数一般分为32位和64位,对照方下: 类型        符号位     阶码      尾数     长度 float           1          8        23      32 double          1         11        52      64 以下以32位为例: F = (S)*M*2^E S:符号,1位,0-整

计算机中的浮点数(IEEE754)

IEEE读作[a?-'tr?p(?)l-i:],电气和电子工程师协会.这个是一个包括所有电子和计算机技术的专业团体,制定标准是其工作之一. IEEE浮点数算术标准(IEEE 754)是最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用. 整数运算和浮点数运算会有不同的数学属性是因为它们处理数字表示有限性的方式不同——整数的表示算然只能编码一个相对较小的数字范围,但是这种表示是精确的:而浮点数虽然可以编码一个较大的数值范围,但是这种表示只是近似的. IEEE规定的浮点数编码会将一个浮点数转

小数在计算机中为什么会有误差?说明机器数、码制、浮点数、以及数制转换的一些问题

1.常用的数制 十进制  0~9 八进制 0~7 二进制 0~1 十六进制 0~F 2.十进制 转 各个进制 方法 : 除以基数取余反向 3. 2进制  8进制  16进制 转十进制 二进制 ___________________________ 2^3     2^2    2^1     2^0 1         0          0         1         X =8+ 1 = 9 八进制 ———————————-------------- 8^1    8^0 1