根据国际标准IEEE 754,任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式:
![(1)(-1)^s表示符号位,当s=0,V为正数;当s=1,V为负数。
(2)M表示有效数字,大于等于1,小于2。
(3)2^E表示指数位。
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。
题目中的32位浮点数,可以写为 S+E+M 三部分的形式:0 10000101 11011010000000000000000
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IEEE 754对有效数字M和指数E,还有一些特别规定。
有效数字 M ,1≤M<2,也就是说,M可以写成1.xxxxxx的形式,其中xxxxxx表示小数部分。IEEE 754规定,在计算机内部保存M时,默认这个数的第一位总是1,因此可以被舍去,只保存后面的xxxxxx部分。比如保存1.01的时候,只保存01,等到读取的时候,再把第一位的1加上去。这样做的目的,是节省1位有效数字。以32位浮点数为例,留给M只有23位,将第一位的1舍去以后,等于可以保存24位有效数字。
至于指数E,首先,E为一个无符号整数(unsigned int)。这意味着,如果E为8位,它的取值范围为0-255;如果E为11位,它的取值范围为0-2047。但是,我们知道,科学计数法中的E是可以出现负数的,所以IEEE 754规定,E的真实值必须再减去一个中间数,对于8位的E,这个中间数是127;对于11位的E,这个中间数是1023。
指数E还可以再分成三种情况:
E不全为0或不全为1。
这时,浮点数就采用上面的规则表示,即指数E的计算值减去127(或1023),得到真实值,再将有效数字M前加上第一位的1。
E全为0。
这时,浮点数的指数E等于1-127(或者1-1023),有效数字M不再加上第一位的1,而是还原为0.xxxxxx的小数。这样做是为了表示±0,以及接近于0的很小的数字。
E全为1。
这时,如果有效数字M全为0,表示±无穷大(正负取决于符号位s);如果有效数字M不全为0,表示这个数不是一个数(NaN)。
举例来说,
十进制的5.0,写成二进制是101.0,相当于1.01×2^2。那么,按照上面V的格式,可以得出s=0,M=1.01,E=2。
十进制的-5.0,写成二进制是-101.0,相当于-1.01×2^2。那么,s=1,M=1.01,E=2。
JS 中的最大安全整数是多少?
JS 中所有的数字类型,实际存储都是通过 8 字节 double 浮点型 表示的。浮点数并不是能够精确表示范围内的所有数的, 虽然 double 浮点型的范围看上去很大: 2.23x10^(-308) ~ 1.79x10^308。 可以表示的最大整数可以很大,但能够精确表示,使用算数运算的并没有这么大。
它其实连这样的简单加法也会算错:
所以在 js 中能够安全使用的有符号 安全 大整数(注意这里是指能够安全使用,进行算数运算的范围),并不像其他语言在 64 位环境中那样是:
而是
JS 的最大和最小安全值可以这样获得:
通过下面的例子,你会明白为什么大于这个值的运算是不安全的:
这些运算都是错误的结果, 因为它们进行的都是浮点数运算会丢失精度。
为什么是这个值?
double 浮点数结构如下:
1 位符号位
11 位指数位
52 位尾数位
使用 52 位表示一个数的整数部分,那么最大可以精确表示的数应该是 2^52 - 1 才对, 就像 64 位表示整数时那样: 2^63 - 1 (去掉 1 位符号位)。 但其实浮点数在保存数字的时候做了规格化处理,以 10 进制为例:
对于二进制来说, 小数点前保留一位, 规格化后始终是 1.***, 节省了 1 bit,这个 1 并不需要保存。
解决浮点数溢出的办法
使用toFixed方法返回一个以定点表示法表示的数字的字符串形式
调用一个处理函数
参考文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2010/06/ieee_floating-point_representation.html