一、到底浮点运算是什么

利用浮点进行运算，称为浮点计算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。

在计算机科学中，浮点（英语：floating point，缩写为FP）是一种对于实数的近似值数值表现法，由一个有效数字（即尾数）加上幂数来表示，通常是乘以某个基数的整数次指数得到。以这种表示法表示的数值，称为浮点数（floating-point number）。

基本特征

当用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者在进行*战游戏的时候，当一粒子弹击中墙壁时，墙上剥落下一块墙皮，同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板；

而在另外一台电脑上就会非常生动形象，甚至与我们在现实中看到的所差无几。这都是浮点运算能力的差异导致的。

如果是实数的话，就不是这样了，机器有两种办法表示实数，一种是定点，就是小数点位置是固定的，一种是浮点，就是小数点位置不固定，计算方法也比较麻烦，通常会比整数运算代价大很多。

扩展资料

浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。

例子

计算机里整数和小数形式就是按普通格式进行存储，例如1024、3.1415926等等，这个没什么特点，但是这样的数精度不高，表达也不够全面，为了能够有一种数的通用表示法，就发明了浮点数。

浮点数的表示形式有点像科学计数法（*.*****×10^***），它的表示形式是0.*****×10^***，在计算机中的形式为.***** e±***），其中前面的星号代表定点小数，也就是整数部分为0的纯小数，后面的指数部分是定点整数。

利用这样的形式就能表示出任意一个整数和小数，例如1024就能表示成0.1024×10^4，也就是.1024e+004，3.1415926就能表示成0.31415926×10^1，也就是.31415926e+001，这就是浮点数。浮点数进行的运算就是浮点运算。

参考资料来源：百度百科-浮点数（有理数）

参考资料来源：百度百科-浮点运算

二、浮点数是什么意思

浮点数是表示小数的一种方法.所谓浮点就是小数点的位置不固定,与此相反有定点数,即小数点的位置固定.整数可以看做是一种特殊的定点数,即小数点在末尾.8086/8088中没有浮点数处理指令,不过从486起,CPU内置了浮点数处理器,可以执行浮点运算.一般的浮点数有点象科学计数法,包括符号位、指数部分和尾数部分.

浮点数是指小数点位置可以浮动的数据,通常以下式表示：

E次方

N= M·R

其中N为浮点数,M为尾数,E（为阶码也就是多少次方的意思）,R为阶的基数,R一般为2进制(01),8...(01234567),16...(0123456789abcdef)

简单说浮点数是指能够精确到小数点以后的数值类型

三、什么是浮点型***能举例子嘛

浮点型数据定义

浮点型数据分为浮点型常量和浮点型变量

浮点型常量

实型也称为浮点型。实型常量也称为实数或者浮点数。在C语言中，实数只采用十进制。它有二种形式： 十进制数形式指数形式。

数据介绍

1.十进制数形式

由数码0~ 9和小数点组成。例如：0.0，.25，5.789，0.13，5.0，300.，-267.8230等均为合法的实数。

2.指数形式

由十进制数，加阶码标志“e”或“E”以及阶码（只能为整数，可以带符号）组成。其一般形式为a E n（a为十进制数，n为十进制整数）其值为 a*10,n如： 2.1E5(等于2.1*10的5次方), 3.7E-2(等于3.7*10的-2次方)0.5E7(等于0.5*10的7次方),-2.8E-2(等于-2.8*10的-2次方)，以下不是合法的实数 345(无小数点)E7(阶码标志E之前无数字)-5(无阶码标志)53.-E3(负号位置不对)2.7E(无阶码)

标准C允许浮点数使用后缀。后缀为“f”或“F”即表示该数为浮点数。如356f。例2.2说明了这种情况：

void main()

{

printf("%f\n%f\n",356.,356f);

}

void指明main不返回任何值利用printf显示结果结束

浮点型变量:

实型变量分为两类：单精度型和双精度型，

其类型说明符为float单精度说明符，double双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。

实型变量说明的格式和书写规则与整型相同。

例如： float x,y;(x,y为单精度实型量)

double a,b,c;(a,b,c为双精度实型量)

实型常数不分单、双精度，都按双精度double型处理。

相互转换

IEEE754标准中浮点数表示格式IEEE规定的浮点数表示法是一种科学计数法，用符号（正或负）、指数和尾数来表示，底数被确定为2。也就是说浮点数被表示为尾数乘以2的指数次方再带上符号。

下面以单精度浮点数为例来介绍浮点数的三个区域：

符号域：符号域占1位，0表示正数，1表示负数。指数域：指数域共有8位，可表达的范围为：0~255。为能处理负指数，实际指数位存储在指数域中值减去一个偏移量(单精度为127,双精度为1023)。单精度浮点数的偏移量为127，故实际可表达的指数值的范围为-127~128。尾数域：尾数域共有23位。由于规范浮点数的小数点左侧必须为1，所以在保存尾数时，可以省略小数点前面这个1，从而腾出一个二进制位来保存更多的尾数。举例：比如对于单精度数而言，二进制的1001.101（对应于十进制的9.625）可以表达为1.001101×2^3，所以实际保存在尾数域中的

值为0011 0100 0000 0000 0000 000，即去掉小数点左侧的1，并用0在右侧补齐。

(

整数部分(9)的计算:1001

小数部分(0.625)的计算:

0.625*2=1.25--------1

0.25*2=0.5----------0

0.5*2=1.0-----------1

所以用二进制科学表示方式为:1.001101*2^3

)

实数与浮点数之间的变换举例例一：已知一个单精度浮点数用16进制数表示为：0xC0B40000，求此浮点数所表达的实数。

先转换为二进制形式(注意:对于负数二进制补码转换成十进制一定要:先取反,后加1)

C 0 B 4 0 0 0 0

1100 0000 1011 0100 0000 0000 0000 0000

按照浮点数格式切割成相应的域 1 1000 0001 01101 000000000000000000

经分析：符号域1意味着负数；指数域为129意味着实际的指数为2（减去偏差值127）；尾数域为01101意味着实际的二进制尾数为1.01101（加上隐含的小数点前面的1）。所以，实际的实数为：

=-1.01101× 2^ 2=-( 1*2^0+ 1*2^(-2)+ 1*2^(-3)+ 1*2^(-5))× 2^2

=-(1+0.25+0.125+0.03125)*4

=-1.40625*4

=-5.625

例二：将实数-9.625变换为相应的浮点数格式。

1)求出该实数对应的二进制：1001.101，用科学技术法表达为：-1.001101×2^3；

2)因为负数，符号为1；

3)指数为3，故指数域的值为3+ 127= 130，即二进制的10000010；

4) 尾数为1.001101，省略小数点左边的1后为001101，右侧0补齐，补够23位，

终尾数域为：00110100000000000000000；

5)终结果：1 10000010 00110100000000000000000，用16进制表示：0xC11A0000。

四、什么是浮点运算能力

浮点运算就是实数运算，因为计算机只能存储整数，所以实数都是约数，这样浮点运算是很慢的而且会有误差。

当我们用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者我们在进行*战游戏的时候，当一粒子弹击中墙壁时，墙上剥落下一块墙皮，同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板、做作；而在另外一台电脑上就会非常生动形象，甚至与我们在现实中看到的所差无几。这都是浮点运算能力的差异导致的。

参考：