二进制小数 就像十进制小数一样，二进制的小数点左边是正幂，右边是负幂，只不过幂底由10变成2。小数点可以移动，左移表示除以2，右移表示乘以2。 同十进制小数只能精确表示10的幂组成的数一样，二进制小数也只能精确表示由2的幂组成的数。同十进制小数一样，如果想要更接近不能精确表示的数，只有通过增加位数来
二进制小数
就像十进制小数一样，二进制的小数点左边是正幂，右边是负幂，只不过幂底由10变成2。小数点可以移动，左移表示除以2，右移表示乘以2。
同十进制小数只能精确表示10的幂组成的数一样，二进制小数也只能精确表示由2的幂组成的数。同十进制小数一样，如果想要更接近不能精确表示的数，只有通过增加位数来逐渐近似。
2.45 二进制小数转换
| 小数值 |
二进制表示 |
十进制表示 |
| 1/8 |
0.001 |
0.125 |
| 3/4 |
0.11 |
0.75 |
| 25/16 |
1.1001 |
1.5625 |
| 43/16 |
10.1011 |
2.6875 |
| 9/8 |
1.001 |
1.125 |
| 47/8 |
101.111 |
5.875 |
| 51/16 |
11.0011 |
3.1875 |
2.46 导弹计时错误
- 0.1的二进制表示是 0.000110011[0011],程序中的x是 0.00011001100110011001100。将两者对齐之后互相减一下：
0.00011001100110011001100110011001100110011.....
0.00011001100110011001100
得到结果是 0.00000000000000000000000[1100]
- 近似的10进制值是2的24次幂分之一加上2的25次幂分之一。
- 100个小时之后，系统计数的次数运行了100*3600*10 = 3600000次。误差大概是0.343秒。
- 2000*343 = 686米
IEEE浮点数表示
浮点数分为单精度和双精度。单精度32位，双精度64位。其构成是：
- 单精度： 1位符号位，8位指数位，23位尾数
- 双精度： 1位符号位，11位指数位，52位尾数
符号位如果=0，表示是一个正数，是1，表示是一个负数。
指数位是最关键的位置，这个部分的数值，决定了这个浮点数的三种情况。以单精度为例：
- 指数位的原始二进制数是00000001——11111110，即不等于无符号的的上下限0和255，这表示规格化数，可以理解成表示一般的小数。这种情况下，指数等于无符号数的大小减去偏置数，尾数的部分自动变成1.尾数。
- 指数位的原始二进制数是00000000，这个叫做非规格化数，此时尾数的部分就是.尾数，不再加上1。此时阶码固定等于1-偏置数。非规格化用来表示接近与0的数值。
- 指数位的原始二进制数是11111111，这个是特殊值。如果此时尾数全部为0，则表示0，有+0和-0之分。如果尾数不为0，表示NaN。
明白了小数的表示之后，就可以发现很有趣的现象，在都是正数的情况下，正好是按照无符号数逐渐增大来排列的。而负数排列的时候，就是按照降序来排列。
练习题2.47 练习IEEE浮点数
1个符号位，2个阶码位，2个尾数位的浮点数，偏置显然是1.
| 二进制 |
e 无符号数 |
E 减去偏置后的实际值 |
阶数实际值 |
f 表面尾数 |
M 实际尾数 |
2E*M 尾数实际值 |
V 实际分数值 |
十进制 |
| 0 00 00 |
0 |
0 |
1 |
0/4 |
0/4 |
0 |
0 |
0.0 |
| 0 00 01 |
0 |
0 |
1 |
1/4 |
1/4 |
1/4 |
1/4 |
0.25 |
| 0 00 10 |
0 |
0 |
1 |
1/2 |
1/2 |
1/2 |
1/2 |
0.5 |
| 0 00 11 |
0 |
0 |
1 |
3/4 |
3/4 |
3/4 |
3/4 |
0.75 |
| 0 01 00 |
1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1.0 |
| 0 01 01 |
1 |
0 |
1 |
1/4 |
5/4 |
5/4 |
5/4 |
1.25 |
| 0 01 10 |
1 |
0 |
1 |
1/2 |
3/2 |
3/2 |
3/2 |
1.5 |
| 0 01 11 |
1 |
0 |
1 |
3/4 |
7/4 |
7/4 |
7/4 |
1.75 |
| 0 10 00 |
2 |
1 |
2 |
0 |
1 |
2 |
2 |
2.0 |
| 0 10 01 |
2 |
1 |
2 |
1/4 |
5/4 |
5/2 |
5/2 |
2.5 |
| 0 10 10 |
2 |
1 |
2 |
1/2 |
3/2 |
3 |
3 |
3.0 |
| 0 10 11 |
2 |
1 |
2 |
3/4 |
7/4 |
7/2 |
7/2 |
3.5 |
浮点数在越靠近0的地方越密集，在远离0的地方变稀疏。
通过实际操练，可以知道常见的浮点数的最大和最小范围。比如单精度浮点数，E最低取到1-127 = -126，尾数部分最低就是1，则就是2的-23次方，合起来最小数字就是2的-149次方。
最大数字则是E取到254，指数=254-127 = 127，尾数部分全是1，此时代表1.(23个1) = 2 - 2的-23次方。双精度的也就可知了。
练习 2.48 解释练习2.6中的情况
0x00359141写成二进制是：0000 0000 0011 0101 1001 0001 0100 0001。
0x4A564504写成二进制是：0100 1010 0101 0110 0100 0101 0000 0100。
移动一下找匹配的部分：
00000000001101011001000101000001
01001010010101100100010100000100
现在就可以来解释这种匹配不是巧合的原因了。0x00359141的二进制，不补到32位的表示是11 0101 1001 0001 0100 0001。将其改成规格化数，则是1.1 0101 1001 0001 0100 0001。
这个时候可以看到，小数点往右移动了21位，单精度情况下，阶码的值应该等于127+21 = 148，即二进制的10010100。尾数部分注意由于是非规格化数，开头的1可以去掉，剩下21位在末尾补2个0。按照顺序写出的浮点数是：
0 10010100 1 0101 1001 0001 0100 0001 00
这就解释了为什么看起来像是整数的除了第一位1之外的部分被包含在浮点数中间一样。而且很显然，如果整数的二进制超过23位，精度就会有损失了。
2.49 不能精确由浮点数表示的正整数
从上边一个题目可以看出来，如果一个数字有N位二进制数，按照规格化分割之后第一位是1，后边有N-1位二进制表示，第一位1可以省略。而浮点数格式能存放n位，即 N-1 <= n。
即N<=n+1，所以当N = n+2的时候，如果尾数不是0，就会出现问题。因此最小的正整数，就是2的n+1次方再加1。
可以用很简单的方法推导，如果n=4，则5位2进制数都可以放下，因为最高1位去掉之后，还有4位可以精确表示。但是到了6位二进制，如果是100000，依然可以精确表示，因为没有尾数。
但是一旦有最后一位，比如100001，写成1.00001*2的5次方的时候，最后一个1就会丢失，所以对于4位尾数的浮点数，100001 = 33就无法精确表示了。
对于单精度浮点数，2的24次方+1这个整数就无法表示了。这个数字就是16777216+1 = 16777217
舍入方向
这个其实就是对尾数的操作的不同方式。
默认的舍入方式是偶数舍入，也就是找最近的舍入。对于不在两个整数之前的浮点数，就是离其最近的整数。而对在两个数字正中间的整数，则按照让舍入位的最后一位为0来进行舍入。
2.50 练习：
- 10.010 ,由于这个数正好在要舍入的10.0的一半，所以直接舍入到10.0
- 10.011 ,这个数字直接舍入到10.1
- 10.110 ,这个数在要舍入的10.1的一半，所以要舍入到10.1的最低位是0，也就是11.0
- 11.001 ,这个数不是一半，直接舍入到11.0
2.51 练习：
已经知道x = 0.0001 1001 1001 1001 1001 100，如果要舍入到23位小数。那就先来多写几位看看：
0.0001 1001 1001 1001 1001 100 1100 1100 1，很显然结果是 0.0001 1001 1001 1001 1001 101，实际上这个数要比0.1要大
用这个数字减去0.1，由于是舍入到23位小数，那么结果就是23位小数之后的无限循环部分
2.52 练习：
| 格式A |
格式B |
| 位 |
值 |
位 |
值 |
| 011 0000 |
1 |
0111 000 |
1 |
| 101 1110 |
阶码 = 5 -3 = 2，结果是15/8*2的2次方 = 15/2 = 7.5 |
由于格式B的小数也是3位，可以放得下这三位，阶码也为2即可，所以是1001 111 |
7.5 |
| 010 1001 |
2-3 = -1 值是 (1+(1/2+1/16))/2 = 25/32 |
由于放不下这么多小数位，所以向0舍入，结果是0110 100 |
3/4 |
| 110 1111 |
8*（1+1/2+1/4+1/8+1/16) = 31/2 |
首先变换相同的阶码是10，则前四位是1010，如果不舍入 应该是1010 1111，然后舍入到1011 000 |
16 |
| 000 0001 |
这个是非规格化，所以阶码=1-3 = -2，结果是1/4*1/16 = 1/64 |
这个要注意，最小的是2的6次方分之1，而阶码4位可以直接表示出-6，所以就是0001 000 |
1/64 |
浮点运算
浮点加法有个最大的问题，就是不具有结合性，大数会把小的数字吃掉，这是因为舍入的原因。乘法也一样。
C语言在支持IEEE 754的机器上，float对应单精度浮点，double对应双精度浮点。此外在X86上，long double对应80位长度的浮点数，但这个不能移植。
所以很多时候，会直接定义浮点数。
2.53 完成下列定义
#define POS_INFINITY，正无穷，通过分析可以知道，双精度正无穷最高位是0，阶码的11位全是1，然后是52位的0。写成十六进制就是0x7FF0000000000000#define NEG_INFINITY，负无穷，通过分析可以知道，12个1，然后是52位的0。写成十六进制就是0xFFF0000000000000#define NEG_ZERO，符号位是1,0是非规格化数，所以是0x8000000000000000
实际的答案采用了溢出的方式，双精度最大的表示大概是1.8*10的308次方，所以可以使用让正无穷等于 1e400之类溢出即可。然后负无穷等于负的正无穷，然后用1/负无穷就得到负0。
类型转换的时候，int之前已经知道，转换成float可以转换，但是会被舍入。而int和float转成double都没有问题，因为double的位数太多，覆盖了int的32位和float的23位，所以不会损失精度。
double 转 float就可能溢出或者损失精度。而从float或者double转成int，由于不带小数，值会向0舍入，也可能会溢出，因为可表示范围要大于int。与intel兼容的处理器，在浮点数转换成int如果找不到对应的值时，会生成最小的int值即-2147483648.
但是在实际实验的时候,发现溢出的double转int的时候, (int)1e100会得到int的正上限即2147483647, (unsigned int) 1e190则会得到-1, 因为是转成了111111...
2.54 类型转换
x == (int)(double)x， int转double 不会损失精度，在转会double，由于在int范围内，所以没有问题x == (int)(float)x, 从上次做过的题目可以知道,int转float可能会被舍入,最小的正整数是2的24次方+1 = 16,777,2167d == (double)(float)d, 这个简单, 任何一个大于float上限的double或者阶码转换的之后精度超过24位的double转成float都会损失精度f == (float)(double)f, 这个是没有问题的.f == -(-f), 这个也没有问题,浮点数的符号转换就是转换最高位.1.0/2 == 1/2.0, 都是先转换然后除,不会有问题d * d >= 0.0这个也成立(f + d) - f == d这个不一定.有可能f很大而d很小,f吞掉d,最后得到0.
第二章顺利看完了,记得一年多前刚买这书的时候初看还感觉和看天书一样. 现在第二章也顺利搞定了. 再把后面的家庭作业做做.
下一章是程序的机器级表示也就是汇编, 今天下午整体过了一遍, 感觉用心一点应该还是可以看懂的. 加油吧. 今天王爽的汇编语言也到了, 结合着一起看.
