c语言浮点数绝对值,单精度浮点数
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c标准库3354浮点数
浮点数格式
当我学习C时，我知道浮点数的表达方式类似于科学计数。具体的浮点数模型是：
尾数、基数、指数和符号表示。
比百度深一点，在标准化的表格里(没错，还有非标准化的表格)，可以在一个表格里列出float和double的表示格式：
类型
存储位数
不正常的
位
指数位
最后一位数字(m)
总位数
十六进制的
十进制
单精度浮点
1位
8位
23位
32位
0x7FH
127
双精度
1位
1位
52位
64位
0x3FFH
1023
但是有些细节不得不说：
基数————这个基数可以由用户自定义。一般是2，但也有可能取10，16。如何指定？
宏FLT基数在头文件float.h中定义，其值是所选的基数。
尾数————这是一个定点十进制数，存储在原码中。尾数的最左端意味着1，这意味着所有23位都用于
表示十进制数，而实际表示的数字是24位精度。
Index ————这当然是一个整数，但是是通过代码移位来存储的。为了处理负指数的情况，应该加上实际的指数值
偏移值被用作保存的值(float是127；双1023)。对于单精度浮点，有效
索引范围为-126~127(保存的值为1~254，因为两个端点值被用作特殊值)。
IEEE 754定义了什么？
说到浮点数，这个标准是不能忽略的。那么这个标准的主要条款是什么呢？
一、浮点数格式：
除了上面提到的两种基本浮点格式，还定义了这两种格式的扩展。
但是该标准只规定了扩展格式的最小精度和大小。例如，IEEE双精度扩展格式必须至少有
有64个有效数字，它们总共至少占据79个数字。
b、四种浮点数舍入方法：
舍入到最接近的值：将结果舍入到最接近的可表示值(默认)。以这种方式，采用舍入到偶数，
不像大家熟悉的‘四舍五入’。这主要是处理中位数(两个相邻整数的平均值)。如果这些值都遵循“五进制”，
那么在数值计算中就会积累很大的误差。也就是说，——— 0.5要四舍五入到0，1.5要输入2 ———保证50%的概率。
向方向舍入：向正无穷大方向(向上)舍入结果。
向-方向舍入：向负无穷大方向(向下)舍入结果。
舍入到0:将结果舍入到0。忽略小数部分。
这些舍入方法可以由宏FLT-float . h中的舍入来指定
C.五个浮点异常：
无效操作：默认情况下返回NaN(如对负数求平方)
除以零：默认情况下返回负无穷大或正无穷大。
溢出：默认情况下，它返回正负无穷大(当结果数据太大而无法表示时)。
下溢：默认返回非标准数(当结果数据太小而无法表示时)。
不准确：默认情况下返回正确的舍入值。
如果发生异常，会影响异常向量表，有的甚至会造成中断。至于中断，异常处理当然不是本文要讨论的内容。
D.特殊值：(还记得指数部分没有用到的两个端点吗？)
nan(非数字):对于单精度浮点数，NaN表示为指数为128(保存值=255)且尾数不等于零的浮点数。
:这个数的定义和NaN一样，但它的尾数必须是0。(用于范围较大的数字)
0:对于单精度，0表示指数字段为-127(保存值=0)，尾数字段全为0。
非规格化数：该数的定义与有符号0的定义相同，但尾数不能为0。(用于超出范围的数字)
当然，这个标准规范里的东西还不止这些，对运算精度，不同类型数据之间的转换，不同二进制数据之间的转换等等也有一些要求。
其实我们这里说的是最老的浮点标准，应该还有几个新标准。最好的信息当然是这些标准的文档。有时间的话，仔细看看也不错。
文件float.h
一开始很多处理器在硬件上不支持浮点运算，因为这样会增加很多成本。不支持浮点运算会使微处理器
设计的复杂性减半。由于科学计算等一些高精度运算的需要，需要浮点运算。
当然，文件float.h的结构也要遵循这个标准，但是这个头文件里并没有太多。除了前面提到的两个宏之外，
这个头文件还定义了一些关于浮点数范围的宏。
其实知道这个库也没什么特别的原因。毕竟，即使是数值计算算法，你也可以用MATLAB这个强硬的工具。
不过知道了这个头文件之后，就很容易看出limits.h有一个约定的整数范围。
不过这仅限于了解这个库，如何实现是另一个问题。
参考文章：定点数和浮点数的区别。(文章不错，虽然有一些小错误)
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