详解C语言中float浮点数精度问题-创新互联
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如果你以前接触过C语言,那么对下面的这段代码一定很熟悉:
#includeint main(void) { float f_num1 = 21.75; float f_num2 = 13.45; printf("f_num1 = %f\n", f_num1); printf("f_num2 = %f\n", f_num2); printf("f_num1 + f_num2 = %f\n", f_num1 + f_num2); return 0; }
相信很多人不用运行,能够直接报出答案, f_num1 = 21.75 , f_num2 = 13.45 , f_num1 + f_num2 = 35.2 ,无论是从常识还是理论角度都不难理解。
下面我们运行一下程序,验证我们的猜测正不正确:
f_num1 = 21.750000
f_num2 = 13.450000
f_num1 + f_num2 = 35.200001
f_num1 和 f_num2 的结果和我们预想的一样,之所以后面多了四个0,是因为 %f 默认保留6位有效数字。但是 f_num1 + f_num2 的结果是什么鬼,这个 35.200001 是从哪里来的?
是不是一下子颠覆了我们的认知?
惊不惊喜,意不意外,刺不刺激?是不是发现自从学了C语言,连简单的算术都不会算了?
别急,还有更令你崩溃的。
如果是C++呢
下面我们看看以上程序的C++版本:
#includeusing namespace std; int main(void) { float f_num1 = 21.75; float f_num2 = 13.45; cout << "f_num1 = " << f_num1 << endl; cout << "f_num2 = " << f_num2 << endl; cout << "f_num1 + f_num2 = " << f_num1 + f_num2 << endl; return 0; }
直接来看输出结果吧:
f_num1 = 21.75
f_num2 = 13.45
f_num1 + f_num2 = 35.2
很神奇是不是?因为这个结果看起来正常多了。
看到这里,相信我们的心里都有老大一个疑问:为什么C程序和C++程序对同样的数字处理,输出的结果却不一样的? cout 到底做了些什么?
cout的神奇之处
为了验证cout对浮点数的处理,我们不妨看一下下面的程序:
#includeusing namespace std; int main(void) { float num1 = 5; float num2 = 5.00; float num3 = 5.14; float num4 = 5.140000; float num5 = 5.123456; float num6 = 5.987654321; cout << "num1 = " << num1 << endl; cout << "num2 = " << num2 << endl; cout << "num3 = " << num3 << endl; cout << "num4 = " << num4 << endl; cout << "num5 = " << num5 << endl; cout << "num6 = " << num6 << endl; return 0; }
看结果来分析比较直观,运行以上程序,结果如下:
num1 = 5
num2 = 5
num3 = 5.14
num4 = 5.14
num5 = 5.12346
num6 = 5.98765
从 num1 和 num2 , num3 和 num4 这两组结果可以知道, cout 对于 float 类型数值小数点后面的0是直接省去了的(这点和C语言格式化输出的%g有点像)。
从 num5 和 num6 两组结果不难分析出, cout 对于浮点型数值,最多保留6位有效数字。
以上是cout处理浮点数时的特点,应该记住。
事实上,我们使用 iostream 库里的 cout.setf 不难使 cout 恢复精度。我们对上面的代码修改如下:
#includeusing namespace std; int main(void) { float f_num1 = 21.75; float f_num2 = 13.45; cout.setf(ios_base::fixed, ios_base::floatfield); cout << "f_num1 = " << f_num1 << endl; cout << "f_num2 = " << f_num2 << endl; cout << "f_num1 + f_num2 = " << f_num1 + f_num2 << endl; return 0; }
输出的结果就与C语言版本一模一样了:
f_num1 = 21.750000
f_num2 = 13.450000
f_num1 + f_num2 = 35.200001
答案呼之欲出
文章写到这里,相信你已经看出来问题的所在了。
不错,之所以结果不一样,正是由于精度引起的!
让我们回顾一下官方教材里关于 float 精度的描述:
浮点型和表示单精度、双精度和扩展精度值。 C++ 标准指定了一个浮点数有效位数的最小值,然而大多数编译器都实现了更高的精度。 通常, float 以一个字(32比特)来表示, double 以2个字(64比特)来表示, long double 以3或4个字(96或128比特)来表示。一般来说,类型 float 和 double 分别有7和16个有效位;类型 long double 则常常被用于有特殊浮点需求的硬件,它的具体实现不同,精度也各不相同。( 《C++ Primer第五版》 )
由以上描述,我们不难知道,对于 float 来说,最多只有7个有效位,这也就意味着,当实际存储的精度大于 float 的精度范围时,就会出现精度丢失现象。
为了进一步佐证上述问题,我们不妨将 float 的数值放大10亿倍,看看里面存储的值到底是多少:
#includeusing namespace std; int main(void) { float f_num1 = 21.75; float f_num2 = 13.45; cout.setf(ios_base::fixed, ios_base::floatfield); int billion = 1E9; float f_num10 = f_num1 * billion; float f_num20 = f_num2 * billion; cout << "f_num1 = " << f_num1 << endl; cout << "f_num2 = " << f_num2 << endl; cout << "f_num10 = " << f_num10 << endl; cout << "f_num20 = " << f_num20 << endl; return 0; }
以上程序运行结果如下:
f_num1 = 21.750000
f_num2 = 13.450000
f_num10 = 21749999616.000000
f_num20 = 13449999360.000000
由此我们不难推断,21.75在实际存储时,并不是存储的21.75,而是21.749999616,同样的,12.45存储的是12.449999360,这样计算出来之后自然就会造成结果的不正确。
再看一个例子
我们再来看一个精度丢失造成运算结果不正确的例子。
#includeusing namespace std; int main(void) { float num1 = 2.3410E23; float num2 = num1 + 1.0f; cout << "num2 - num1 = " << num2 - num1 << endl; return 0; }
如果精度不丢失,运算结果应该为1才对,可是因为精度丢失,导致最后的加1实际和没加效果一样,计算出来的结果是0。
num2 - num1 = 0
怎么解决
那么,既然float有这么多稀奇古怪的问题,应该怎么去解决和避免呢?
首先,当然推荐大家在编程时尽量使用高精度的浮点类型
比如double就比float精度要高,很多时候,使用double能够避免很多问题,比如本文一开始提到的问题,如果使用double就能完美解决:
#includeint main(void) { double f_num1 = 21.75; double f_num2 = 13.45; printf("f_num1 = %lf\n", f_num1); printf("f_num2 = %lf\n", f_num2); printf("f_num1 + f_num2 = %lf\n", f_num1 + f_num2); return 0; }
大家可以自己运行一下看看结果。
double 类型可以解决大部分精度丢失问题,基本上满足日常使用了,但是仍然不能避免精度丢失( double 也有精度限制),这时候就需要想另外的方法来解决了。
万能的cout
前面提到过, cout 其实是可以解决这种精度丢失问题的,所以如果不是对效率要求过高或者要求格式化输出(其实 cout 也可以实现格式化输出,此处不详细展开)必须使用 printf ,在编写C++程序时,建议使用 cout 代替 printf 。
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