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C语言编程机器码转真值,【转载】IEEE754浮点数的表示方法

news 来源：原创 2024/5/18 22:17:10

转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_97b4973a0101j9eo.html

1.浮点数的存储格式

浮点数在C/C++中对应float和double类型，我们有必要知道浮点数在计算机中实际存储的内容。

IEEE754标准中规定float单精度浮点数在机器中表示用 1 位表示数字的符号，用

8 位来表示指数，用23 位来表示尾数，即小数部分。对于double双精度浮点数，用 1 位表示符号，用

11 位表示指数，52 位表示尾数，其中指数域称为阶码。IEEE 浮点值的格式如下图所示。

注意，IEE754规定浮点数的阶码E采用指数”ｅ的移码-1”来表示，请记住这一点。为什么指数移码要减去1，这是IEEE754对阶码的特殊要求，以满足特殊情况，比如对正无穷的表示。

2.浮点数的规格化

若不对浮点数的表示作出明确的规定，同一个浮点数的表示就不是唯一的。例如(1.75)10可以表示成1.11×21，0.111×21，0.0111×22等多种形式。当尾数不为0时，尾数域的最高有效位为1，这称为浮点数的规格化。否则，以修改阶码同时左右移动小数点位置的办法，使其标称规格化数的形式。

2.1单精度浮点数真值

IEEE754标准中，一个规格化32位的浮点数x的真值表示为：

x=(−1)S×(1.M)×2e

e=E−127

其中尾数域表示的值是1.M。因为规格化的浮点数的尾数域最左位总是1，故这一位不予存储，而认为隐藏在小数点的左边。

在计算指数e时，对阶码E的计算采用源码的计算方式，因此32位浮点数的8bits的阶码E的取值范围是0到255。其中当E为全0或者全1时，是IEEE754规定的特殊情况，下文会另外说明。

2.1双精度浮点数真值

64位的浮点数中符号为1位，阶码域为11位，尾数域为52位，指数偏移值是1023。因此规格化的64位浮点数x的真值是：

x=(−1)S×(1.M)×2e

e=E−1023

3.移码

移码(又叫增码)是对真值的补码的符号位取反，就可得到移码，一般用做浮点数的阶码，引入的目的是为了便于浮点数运算时的对阶操作。

对于定点整数，计算机一般采用补码的来存储。正整数的符号位为0，反码和补码等同于源码。

负整数符号位都固定为1，源码，反码和补码的表示都不相同，由原码表示法变成反码和补码有如下规则：(1)源码符号位为1不变，整数的每一位二进制数位求反得反码；(2)反码符号位为1不变，反码数值位最低位加

1得补码。

比如，以一个字节8bits来表示-3，那么[−3]原=10000011，[−3]反=11111100，[−3]补=11111101，那么-3的移码就是[−3]移=01111101。

如何将移码转换为真值-3呢？先将移码转换为补码，再求值。

4.浮点数的具体表示

4.1十进制到机器码

(1)0.50.5=(0.1)2，符号位S为0，指数为e=−1，规格化后尾数为1.0。

单精度浮点数尾数域共23位，右侧以0补全，尾数域：

M=[00000000000000000000000]2

阶码E:

E=[−1]移−1=[01111111]2−1=[01111110]2

对照单精度浮点数的存储格式，将符号位S，阶码E和尾数域M存放到指定位置，得0.5的机器码：

0.5=[00111111000000000000000000000000]2

。

十六进制表示为0.5=0x3f000000。

(2)1.5

1.5=[1.1]2，符号位为0，指数e=0，规格化后尾数为1.1。

尾数域Ｍ右侧以0补全，得尾数域:

M=[1

0000000000000000000000]2

阶码E：

E=[０]移−1=[10000000]2−1=[01111111]2

得1.5的机器码：

1.5=[00111111110000000000000000000000]2

十六进制表示为1.5=0x3fc00000。

(3)-12.5−12.5=[−1100.1]2，符号位S为1，指数e为3，规格化后尾数为1.1001，

尾数域Ｍ右侧以0补全，得尾数域:

M=[10010000000000000000000]2

阶码E：

E=[3]移−1=[10000011]2−1=[10000010]2

即-12.5的机器码：

−12.5=[11000001010010000000000000000000]2

十六进制表示为-12.5=0xc1480000。

用如下程序验证上面的推算，代码编译运行平台Win32+VC++ 2012：

#include

usingnamespacestd;

intmain(){

floata=0.5;

floatb=1.5;

floatc=-12.5;

unsignedint* pa=NULL;

pa=(unsignedint*)&a;

unsignedint* pb=NULL;

pb=(unsignedint*)&b;

unsignedint* pc=NULL;

pc=(unsignedint*)&c;

cout<

cout<<"b=0x"<

cout<

return0;

}

输出结果：

验证正确。

4.2机器码到十进制

(1)若浮点数x的IEEE754标准存储格式为0x41360000，那么其浮点数的十进制数值的推演过程如下：

0x41360000=[01000001001101100000000000000000]

根据该浮点数的机器码得到符号位S=0，指数e=阶码-127=1000 0010-127=130-127=3。

注意，根据阶码求指数时，可以像上面直接通过

“阶码-127”求得指数e，也可以将阶码+1=移码，再通过移码求其真值便是指数e。比如上面阶码10000010+1=10000011[移码]=>00000011[补]=3(指数e)。

包括尾数域最左边的隐藏位1，那么尾数1.M=1.011 0110 0000 0000 0000

0000=1.011011。

于是有：

x=(−1)S×1.M×2e=+(1.011011)×23=+1011.011=(11.375)10

通过代码同样可以验证上面的推算：

#include

usingnamespacestd;

intmain(){

unsignedinthex=0x41360000;

float* fp=(float*)&hex;

cout<

return0;

}

输出结果：

验证正确。

5.浮点数的几种特殊情况

(1)0的表示对于阶码为0或255的情况，IEEE754标准有特别的规定：如果

阶码E 是0 并且尾数M 是0，则这个数的真值为±0(正负号和数符位有关)。

因此+0的机器码为：0

00000000 000 0000 0000 0000 0000。-0的机器码为：1 00000000 000 0000 0000 0000

0000。

(2)+∞和−∞的表示如果

阶码E =

255 并且尾数M全是0，则这个数的真值为±∞(同样和符号位有关)。因此+∞的机器码为：0

11111111 000 0000 0000 0000 0000。-∞的机器吗为：1 11111111 000 0000 0000 0000

0000。

(3)NaN(Not

a Number)如果

E = 255 并且 M 不是0，则这不是一个数(NaN)。

6.浮点数的精度和数值范围

6.1浮点数的数值范围

根据上面的探讨，浮点数可以表示-∞到+∞，这只是一种特殊情况，显然不是我们想要的数值范围。

以32位单精度浮点数为例，阶码E由8位表示，取值范围为0-255，去除0和255这两种特殊情况，那么指数e的取值范围就是1-127=-126到254-127=127。

(1)最大正数因此单精度浮点数最大正数值的符号位S=0，阶码E=254，指数e=254-127=127，尾数M=111 1111 1111 1111 1111 1111，其机器码为：0

11111110 111 1111 1111 1111 1111 1111。

那么最大正数值:

PosMax=(−1)S×1.M×2e=+(1.11111111111111111111111)×2127≈3.402823e+38

这是一个很大的数。

(2)最小正数最小正数符号位S=0，阶码E=1，指数e=1-127=-126，尾数M=0，其机器码为0

00000001 000 0000 0000 0000 0000 0000。

那么最小正数为：

PosMin=(−1)S×1.M×2e=+(1.0)×2−126≈1.175494e−38

这是一个相当小的数。几乎可以近似等于0。当阶码E=0，指数为-127时，IEEE754就是这么规定1.0×2−127近似为0的，事实上，它并不等于0。

(3)最大负数最大负数符号位S=1，阶码E=1，指数e=1-127==-126，尾数M=0，机器码与最小正数的符号位相反，其他均相同，为：1 00000001 000 0000 0000 0000 0000

0000。

最大负数等于：

NegMax=(−1)S×1.M×2e=−(1.0)×2−126≈−1.175494e−38

(4)最小负数符号位S=0，阶码E=254，指数e=254-127=127，尾数M=111 1111 1111 1111 1111 1111，其机器码为：1

11111110 111 1111 1111 1111 1111 1111。

计算得：

NegMin=(−1)S×1.M×2e=+(1.11111111111111111111111)×2127=−3.402823e+38

6.2浮点数的精度

说道浮点数的精度，先给精度下一个定义。浮点数的精度是指浮点数的小数位所能表达的位数。

阶码的二进制位数决定浮点数的表示范围，尾数的二进制位数表示浮点数的精度。以32位浮点数为例，尾数域有23位。那么浮点数以二进制表示的话精度是23位，23位所能表示的最大数是223−1=8388607，所以十进制的尾数部分最大数值是8388607，也就是说尾数数值超过这个值，float将无法精确表示，所以float最多能表示小数点后7位，但绝对能保证的为6位，也即float的十进制的精度为为6~7位。

64位双精度浮点数的尾数域52位，因252−1=4,503,599,627,370,495，所以双精度浮点数的十进制的精度最高为16位，绝对保证的为15位，所以double的十进制的精度为15~16位。。

7.小结

本文操之过急，但也花了将近一天的时间，难免出现编辑错误和不当说法，请网友批评指正。不明之处，欢迎留言交流。对浮点数的乘法、除法运算还未涉及，后续可能会去学习并记录学习所得，与大家分享。

参考文献