double float精度 float精度 _云知道

1 引言先举个例子：

#include <stdio.h>//公众号：c语言与cpp编程int main(){   float a = 0.1;   float b = 0.2;   float c = a + b;   if(c == 0.3){      printf("c == 0.3n");   }else{      printf("0.1 + 0.2  != 0.3n");   }   return 0;}

c != 0.3

【double float精度 float精度】a,b,c局部变量值
如果变量 a , b 换 0.75 ， 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明浮点数运算是不稳定的。

a=0.5,b=0.75,c == 1.25
为什么会时好时坏，因为不是所有的小数能用浮点数标准 ( IEEE 754 ) 表示出来。
所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 "==" 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。
bool feq(float a,float b){ return fabs(a,b)<FLT_EPSILON;}FLT_EPSILON 数值是 1.192092896e-07F,最小的 float 型数，它使 1.0+FLT_EPSILON !=1.0
2 为什么浮点数精度会丢失十进制小数转化为二进制数：乘以2直到没有了小数为止。
举个例子，0.9 表示成二进制数。

   0.9*2=1.8   取整数部分 1   0.8(1.8的小数部分)*2=1.6    取整数部分 1   0.6*2=1.2   取整数部分 1   0.2*2=0.4   取整数部分 0   0.4*2=0.8   取整数部分 0   0.8*2=1.6   取整数部分 1   0.6*2=1.2   取整数部分 0    .........        0.9二进制表示为(从上往下): 1100100100100......

很显然，小数的二进制表示有时是不可能精确的。其实道理很简单，十进制系统中能不能准确表示出 2/3 呢？同样二进制系统也无法准确表示 1/10。这也就解释了为什么浮点型精度丢失问题。
3 float 存储原理float 型在内存中占 4 个字节。float 的 32 个二进制位结构如下：
float 内存存储结构
313029—-2322—-0实数符号位指数符号位指数位有效数位
其中符号位 1 表示正，0 表示负。有效位数位 24 位，其中一位是实数符号位。
将一个 float 型转化为内存存储格式的步骤为：