软件设计师精讲 数据的表示 浮点数的表示
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考点3:浮点数的表示
浮点的运算
浮点数表示:
N=尾数*基数指数
以 1.25×106 为例:
其中的“1.25”就是尾数,它是定点小数的形式;
基数部分,在二进制存储的时候,固定是等于2的,不会发生变化了;
指数部分,就是这里的乘幂,也叫作“阶码”。
阶码是定点整数,一般用移码表示;
基数在计算机中是不需要存储的;
尾数一般使用补码来表示的;
有一类特殊的标注:IEEE754,尾数可以用原码来表示。
给出 1.255×1010 和上面的 1.25×106 作对比,1.255×1010 的数值范围更大,阶码可以影响数值表示的范围,阶码的位数越多,表示的范围就越大;
再来看尾数部分,尾数可以表示数值的有效精度,尾数越多,表示精度越高。
如果要对 1.25×106 和 1.255×1010 进行加法运算的话:
首先,让它们的阶码对齐,我们叫做“对阶”,如果要求两个阶码一致——一种是让阶码保持为6,一种是让阶码保持为10。
如果阶码保持为6,1.255×1010 就要变成 12550 ×106,再和 1.25×106 相加之后还要重新调整阶码,才能保证前面的尾数是小数点前只保留1位,所以这种形式不可取。
我们在做“对阶”的时候,一般是“小数向大数看齐”,将 106 扩展为 1010 ,后面扩大了1万倍,乘法的另一部分就要缩小1万倍,1.25×106 就变成 0.000125×1010,
接下来再对尾数进行加减运算,1.25×106 + 1.255×1010 = 0.000125×1010 + 1.255×1010 = 1.255125×1010,以上就是浮点数的运算过程。
运算过程
对阶>尾数计算>结果格式化
在二进制中进行浮点数运算的时候,还需要对结果进行格式化,将尾数限定在 0.5 和 1 之间。
特点
- 一般尾数用补码,阶码用移码
- 阶码的位数决定数的表示范围,位数越多范围越大
- 尾数的位数决定数的有效精度,位数越多精度越高
- 对阶时,小数向大数看齐
- 对阶是通过较小数的尾数右移实现的