获取浮点数的符号、尾数和指数

Get the sign, mantissa and exponent of a floating point number

我找到了这段代码

#include <stdio.h>

union foo
{
    struct float_guts
    {
        unsigned int fraction : 23;
        unsigned int exponent : 8;
        unsigned int sign     : 1;
    } fg;
    float f;
};

void print_float(float f)
{
    union foo ff;
    ff.f = f;
    printf("%f: %d 0x%X 0x%X\n", f, ff.fg.sign, ff.fg.exponent, ff.fg.fraction);
}

int main(void)
{
    print_float(0.25);
    return 0;
}

程序输出:

0.250000: 0 0x7D 0x0

我试着理解为提取符号、尾数和指数,但至今不明白如何

谁能给我解释一下?

联合使结构体和浮点数共享同一内存space。 代码写入 float 成员,然后读取 union 的另一个成员。它假定浮点数有一个 23 位尾数、一个 8 位指数和一个符号位,并打印它们。

NB 联合用于节省内存 space,写入一个成员并读取另一个成员是未定义的行为 - 它可能适用于某些系统,也可能不适用于其他系统。浮动映射也不是很便携。

Get the sign, mantissa and exponent of a floating point number

使用联合取决于了解 float 和 endian-ness 的格式,某些 C 未定义的内容。OP 的方法 可能 有点工作,它可能不是。如果使用 IEEE 754 OPs approach suffers from not taking into account exponent bias, not-a-numbers、sub-normal 数字等

获取签到;

#include <stdbool.h>
#include <math.h>
bool sign = signbit(x);

将 floating-point 数字分解为标准化分数和 2 的整数次幂:

#include <math.h>
int exponent;
float fraction; // [0.5f to 1.0)
fraction = frexpf(x, &exponent);

首先,了解什么是IEEE-754 Single-Precision浮点格式。简单的说,就是存储浮点数的二进制格式。对于 32 位 浮点数,它由单个 sign-bit(1 负)、8 位指数(在excess-127 表示法)和 23 位 mantissa/significand(隐藏位格式)。关于如何转换 to/from IEE754 表示法的例子数不胜数,但只要说它是计算机用来存储浮点数的 1 + 8 + 23 = 32-bit 编码就足够了。比如你的0.25号存储为:

(0.25 float - value in memory)
 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
|- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -|
|s|      exp      |                  mantissa                   |

's''exp''mantissa'十六进制格式:

0  0x7d  0x0

union 的整个问题与 integer 也是一个 32-bit 值这一事实有关。因此,对于每个浮点值,都有一个等效的 整数表示法 可以从上面相同的 32 位导出。 (这当然会带来 endianess 你所使用的硬件 运行 的问题,因为这些位将以不同的方式存储在内存中)

尽管如此,虽然由于评论和答案中的所有原因并不可取,但您可以在 int(unsigned) 和 float 之间创建一个联合,这样您就可以对这些位感到满意在记忆中。例如:

typedef union {
    float fv;
    unsigned int iv;
} ifu;

如果您随后创建此 union 的实例并将您的 0.25 分配为浮点值,它将存储在内存中,如上所示(假设 little-endian,等等..) 例如:

ifu tmp;
tmp.fv = 0.25;

然后您可以将内存中那些完全相同的位视为 float(您的 0.25 值)或等效的无符号整数值。一个简单的 printf%u0x%0x 会给你:

1048576000   0x3e800000 (in hex)

这些位完全相同,您所做的只是查看对这些位的不同解释——作为浮点数或整数。

简而言之,这就是 IEEE-754 单精度浮点、符号位、指数、尾数、并集、无符号整数等价物 -- 问题。这远不止于此,但这将为您提供一个框架来理解不同的主题。