Урок №33. Типы данных с плавающей точкой: float, double и long double
Обновл. 11 Сен 2021 |
Типы данных с плавающей точкой
Есть три типа данных с плавающей точкой: float, double и long double. Язык C++ определяет только их минимальный размер (как и с целочисленными типами). Типы данных с плавающей точкой всегда являются signed (т.е. могут хранить как положительные, так и отрицательные числа).
| Тип | Минимальный размер | Типичный размер | |
| Тип данных с плавающей точкой | float | 4 байта | 4 байта |
| double | 8 байт | 8 байт | |
| long double | 8 байт | 8, 12 или 16 байт |
Объявление переменных разных типов данных с плавающей точкой:
Если нужно использовать целое число с переменной типа с плавающей точкой, то тогда после этого числа нужно поставить разделительную точку и нуль. Это позволяет различать переменные целочисленных типов от переменных типов с плавающей запятой:
Обратите внимание, литералы типа с плавающей точкой по умолчанию относятся к типу double. f в конце числа означает тип float.
Экспоненциальная запись
Обычно, в экспоненциальной записи, в целой части находится только одна цифра, все остальные пишутся после разделительной точки (в дробной части).
На практике экспоненциальная запись может использоваться в операциях присваивания следующим образом:
Тип float
Числа с плавающей запятой используют формат IEEE (Института инженеров по электротехнике и электронике). Значения с одиночной точностью и типом float имеют 4 байта, состоят из бита знака, 8-разрядной двоичной экспоненты excess-127 и 23-битной мантиссы. Мантисса представляет число от 1,0 до 2,0. Поскольку бит высокого порядка мантиссы всегда равен 1, он не сохраняется в числе. Это представление обеспечивает для типа float диапазон примерно от 3,4E–38 до 3,4E+38.
Можно объявить переменные в качестве типа float или double в зависимости от нужд приложения. Основные различия между двумя типами значения заключаются в представляемой ими значимости, требуемых ресурсах хранения и диапазоне. В следующей таблице показана связь между значимостью и требованиями к хранению.
Типы с плавающей запятой
Переменные с плавающей запятой представлены мантиссой, которая содержит значение числа, и экспонентой, которая содержит порядок возрастания числа.
В следующей таблице показано количество битов, выделенных мантиссе и экспоненте для каждого типа с плавающей запятой. Наиболее значимый бит любого типа float или double — всегда бит знака. Если он равен 1, число считается отрицательным; в противном случае — положительным.
Длина экспонент и мантисс
| Type | Длина экспоненты | Длина мантиссы |
|---|---|---|
| float | 8 бит | 23 бита |
| double | 11 бит | 52 бита |
Поскольку экспоненты хранятся в форме без знака, экспоненты смещены на половину своего возможного значения. Для типа float смещение составляет 127; для типа double это 1023. Можно вычислить фактическое значение экспоненты, вычтя значение смещения из значения экспоненты.
Мантисса хранится в виде бинарной доли, которая больше или равна 1 и меньше 2. Для типов float и double в мантиссе подразумевается наличие начального 1 в наиболее значимой битовой позиции, поэтому фактически длина мантисс составляет 24 и 53 бит соответственно, даже если наиболее значимый бит никогда не хранится в памяти.
Вместо только что описанного метода хранения пакет значений с плавающей запятой может хранить двоичные числа с плавающей запятой как денормализованные числа. Денормализованные числа — это ненулевые числа с плавающей запятой и зарезервированными значениями экспонент, в которых наиболее значимый бит мантиссы равен 0. Используя денормализованный формат, можно расширить диапазон числа с плавающей запятой в ущерб точности. Невозможно контролировать, в какой форме будет представлено число с плавающей запятой — нормализованной или денормализованной. Пакет значений с плавающей запятой определяет представление. В пакете значений с плавающей запятой никогда не используется денормализованная форма. Исключение составляют случаи, когда экспонента становится меньше, чем минимальное значение, которое может быть представлено в нормализованной форме.
В следующей таблице показаны минимальное и максимальное значения, которое можно сохранить в переменных каждого типа с плавающей запятой. Значения, указанные в этой таблице, применяются только к нормализованным числам с плавающей запятой; денормализованные числа с плавающей запятой имеют меньшее минимальное значение. Обратите внимание, что номера, сохраненные в регистрах 80 x 87, всегда представлены в 80-разрядной нормализованной форме; при сохранении в 32- или 64-разрядных переменных с плавающей запятой числа могут быть представлены только в ненормализованной форме (переменные типов float и long).
Диапазон типов с плавающей запятой
| Type | Минимальное значение | Максимальное значение |
|---|---|---|
| плавающее | 1,175494351 E – 38 | 3,402823466 E + 38 |
| double | 2,2250738585072014 E – 308 | 1,7976931348623158 E + 308 |
Если точность менее важна, чем размер хранимых данных, имеет смысл использовать тип float для переменных с плавающей запятой. И наоборот, если точность — наиболее важный критерий, используйте тип double.
Уровень переменных с плавающей запятой можно повысить до типа большей значимости (преобразование типа float в тип double). Повышение уровня часто происходит при выполнении арифметических действий с переменными плавающего типа. Это арифметическое действие всегда выполняется на том же уровне точности, что и переменная с наивысшим уровнем точности. Например, проанализируйте объявления следующих типов.
В следующем примере (с использованием объявлений из предыдущего примера) арифметическая операция выполняется на уровне точности переменной типа float (32-разрядной). Уровень результата затем повышается до уровня double.
4.8 – Числовые типы с плавающей точкой
Типы данных с плавающей запятой всегда идут со знаком (могут содержать положительные и отрицательные значения).
| Категория | Тип | Минимальный размер | Типовой размер |
|---|---|---|---|
| С плавающей запятой | float | 4 байта | 4 байта |
| double | 8 байт | 8 байт | |
| long double | 8 байт | 8, 12 или 16 байт |
Ниже показан пример определения чисел с плавающей запятой:
При использовании литералов с плавающей точкой всегда включайте хотя бы один знак после десятичной точки (даже если этот знак равен 0). Это помогает компилятору понять, что число принадлежит типу плавающей точкой, а не к целочисленному типу.
Лучшая практика
Всегда проверяйте, соответствует ли тип ваших литералов типу переменных, которым они назначаются или используются для инициализации. В противном случае произойдет ненужное преобразование, возможно, с потерей точности.
Предупреждение
Убедитесь, что вы не используете целочисленные литералы там, где должны использоваться литералы с плавающей точкой. Это включает в себя инициализацию или присвоение значений объектам с плавающей точкой, выполнение арифметических операций с плавающей точкой и вызов функций, ожидающих значений с плавающей точкой.
Печать чисел с плавающей точкой
Теперь рассмотрим следующую простую программу:
Результаты работы этой, казалось бы, простой программы могут вас удивить:
В первом случае std::cout напечатал 5, хотя мы ввели 5.0. По умолчанию std::cout не будет печатать дробную часть числа, если она равна 0.
Во втором случае число печатается так, как мы и ожидали.
В третьем случае напечаталось число в экспоненциальном представлении (если вам нужно освежить в памяти экспоненциальное представление, смотрите урок «4.7 – Введение в экспоненциальную запись»).
Диапазоны значений типов с плавающей точкой
Предполагая, что используется представление IEEE 754:
80-битный тип с плавающей запятой – это своего рода историческая аномалия. На современных процессорах он обычно реализуется с использованием 12 или 16 байтов (что является более естественным размером для обработки процессорами).
Может показаться немного странным, что 80-битный тип с плавающей запятой имеет тот же диапазон значений, что и 16-байтовый тип с плавающей запятой. Это связано с тем, что у них одинаковое количество бит, выделенных для показателя степени, однако 16-байтовое число может хранить больше значащих цифр.
Точность с типов плавающей запятой
Рассмотрим дробь 1/3. Десятичное представление этого числа – 0,33333333333333… с тройками, уходящими в бесконечность. Если бы вы писали это число на листе бумаги, ваша рука в какой-то момент устала бы, и вы, в конце концов, прекратили бы писать. И число, которое у вас осталось, будет близко к 0,3333333333…. (где 3-ки уходят в бесконечность), но не совсем.
На компьютере число бесконечной длины потребует для хранения бесконечной памяти, но обычно у нас есть только 4 или 8 байтов. Эта ограниченная память означает, что числа с плавающей запятой могут хранить только определенное количество значащих цифр – и что любые дополнительные значащие цифры теряются. Фактически сохраненное число будет близко к необходимому, но не точно.
Точность числа с плавающей запятой определяет, сколько значащих цифр оно может представлять без потери информации.
При выводе чисел с плавающей точкой std::cout по умолчанию имеет точность 6, то есть предполагает, что все переменные с плавающей точкой имеют только до 6 значащих цифр (минимальная точность с плавающей точкой), и, следовательно, он будет отсекать всё, что идет дальше.
Следующая программа показывает усечение std::cout до 6 цифр:
Эта программа выводит:
Обратите внимание, что каждое из напечатанных значений имеет только 6 значащих цифр.
Число цифр точности переменной с плавающей запятой зависит как от размера (у float точность меньше, чем у double ), так и от конкретного сохраняемого значения (некоторые значения имеют большую точность, чем другие). Значения float имеют точность от 6 до 9 цифр, при этом большинство значений float имеют не менее 7 значащих цифр. Значения double имеют от 15 до 18 цифр точности, при этом большинство значений double имеют не менее 16 значащих цифр. Значения long double имеет минимальную точность 15, 18 или 33 значащих цифр в зависимости от того, сколько байтов этот тип занимает.
Проблемы с точностью влияют не только на дробные числа, они влияют на любое число со слишком большим количеством значащих цифр. Рассмотрим большое число:
Следовательно, нужно быть осторожным при использовании чисел с плавающей запятой, которые требуют большей точности, чем могут содержать переменные.
Лучшая практика
Ошибки округления затрудняют сравнение чисел с плавающей запятой
С числами с плавающей запятой сложно работать из-за неочевидных различий между двоичными (как хранятся данные) и десятичными (как мы думаем) числами. Рассмотрим дробь 1/10. В десятичном формате ее легко представить как 0,1, и мы привыкли думать о 0,1 как о легко представимом числе с 1 значащей цифрой. Однако в двоичном формате 0,1 представлен бесконечной последовательностью: 0,00011001100110011… Из-за этого, когда мы присваиваем 0,1 числу с плавающей точкой, мы сталкиваемся с проблемами точности.
Эффект от этого можно увидеть в следующей программе:
Эта программ выводит следующее:
Ошибки округления также могут иметь неожиданные последствия:
Хотя можно было ожидать, что d1 и d2 должны быть равны, мы видим, что это не так. Если бы мы сравнивали d1 и d2 в программе, программа, вероятно, не работала бы так, как ожидалось. Поскольку числа с плавающей запятой имеют тенденцию быть неточными, их сравнение обычно проблематично – мы обсудим эту тему (и решения) подробнее в уроке «5.6 – Операторы отношения и сравнение значений с плавающей запятой».
Последнее замечание об ошибках округления: математические операции (такие как сложение и умножение), как правило, приводят к увеличению ошибок округления. Таким образом, даже несмотря на то, что 0,1 имеет ошибку округления в 17-й значащей цифре, когда мы складываем 0,1 десять раз, ошибка округления добралась бы и до 16-й значащей цифры. Продолжение операций приведет к тому, что эта ошибка станет всё более значительной.
Ключевые выводы
Следствие этого правила: будьте осторожны с использованием чисел с плавающей запятой для финансовых или валютных данных.
NaN и Inf
Ниже приведена программа, показывающая все эти три категории чисел с плавающей точкой:
И результаты работы этой программы при использовании Visual Studio 2008 в Windows:
INF означает бесконечность, а IND означает неопределенность. Обратите внимание, что результаты печати Inf и NaN зависят от платформы, поэтому ваши результаты могут отличаться.
Лучшая практика
Вообще избегайте деления на 0, даже если ваш компилятор поддерживает это.
Заключение
Подводя итог, вы должны помнить две вещи о числах с плавающей запятой:
Всё, точка, приплыли! Учимся работать с числами с плавающей точкой и разрабатываем альтернативу с фиксированной точностью десятичной дроби
Сегодня мы поговорим о вещественных числах. Точнее, о представлении их процессором при вычислении дробных величин. Каждый из нас сталкивался с выводом в строку чисел вида 3,4999990123 вместо 3,5 или, того хуже, огромной разницей после вычислений между результатом теоретическим и тем, что получилось в результате выполнения программного кода. Страшной тайны в этом никакой нет, и мы обсудим плюсы и минусы подхода представления чисел с плавающей точкой, рассмотрим альтернативный путь с фиксированной точкой и напишем класс числа десятичной дроби с фиксированной точностью.
Куда уплывает точка
Не секрет, что вещественные числа процессор понимал не всегда. На заре эпохи программирования, до появления первых сопроцессоров вещественные числа не поддерживались на аппаратном уровне и эмулировались алгоритмически с помощью целых чисел, с которыми процессор прекрасно ладил. Так, тип real в старом добром Pascal был прародителем нынешних вещественных чисел, но представлял собой надстройку над целым числом, в котором биты логически интерпретировались как мантисса и экспонента вещественного числа.
Мантисса — это, по сути, число, записанное без точки. Экспонента — это степень, в которую нужно возвести некое число N (как правило, N = 2), чтобы при перемножении на мантиссу получить искомое число (с точностью до разрядности мантиссы). Выглядит это примерно так:
Чтобы избежать неоднозначности, считается, что 1 = 4 503 599 627 370 496 и спокойно вмещает в себя все 32-разрядные целые, давая сбой только на действительно больших 64-разрядных целых (19 десятичных знаков), где погрешность в сотнях единиц уже, как правило, несущественна. Если же нужна большая точность, то мы в данной статье обязательно в этом поможем.
Теперь что касается экспоненты. Это обычное бинарное представление целого числа, в которое нужно возвести 10, чтобы при перемножении на мантиссу в нормализованном виде получить исходное число. Вот только в стандарте вдобавок ввели смещение, которое нужно вычитать из бинарного представления, чтобы получить искомую степень десятки (так называемая biased exponent — смещенная экспонента). Экспонента смещается для упрощения операции сравнения, то есть для одинарной точности берется значение 127, а для двойной 1023. Все это звучит крайне сложно, поэтому многие пропускают главу о типе с плавающей точкой. А зря!
Примерное плаванье
Чтобы стало чуточку понятнее, рассмотрим пример. Закодируем число 640 (= 512 + 128) в бинарном виде как вещественное число одинарной точности:
Задание на дом: разобраться в двоичной записи следующих констант: плюс и минус бесконечность (INF — бесконечность), ноль, минус ноль и число-не-число (NaN — not-a-number).
За буйки не заплывай!
Если для целых чисел нужно учитывать только максимальное и минимальное значение, то для вещественных чисел в представлении с плавающей точкой следует больше внимания обращать не столько на максимальные значения, сколько на разрядность числа.
Другое дело проблема точности. Жалкие 23 бита под мантиссу дают погрешность уже на 8-м знаке после запятой. Для чисел с двойной точностью ситуация не столь плачевная, но и 15 десятичных знаков очень быстро превращаются в проблему, если, например, при обработке данных требуется 6 фиксированных знаков после точки, а числа до точки достаточно большие, под них остается всего лишь 9 знаков. Соответственно, любые многомиллиардные суммы будут давать значительную погрешность в дробной части. При большой интенсивности обработки таких чисел могут пропадать миллиарды евро, просто потому, что они «не поместились», а погрешность дробной части суммировалась и накопила огромный остаток неучтенных данных.
Если бы это была только теория! На практике не должно пропадать даже тысячной доли цента, погрешность всех операций должна быть строго равна нулю. Поэтому для бизнес-логики, как правило, не используют C/C++, а берут C# или Python, где в стандартной библиотеке уже встроен тип Decimal, обрабатывающий десятичные дроби с нулевой погрешностью при указанной точности в десятичных знаках после запятой. Что же делать нам, программистам на C++, если перед нами стоит задача обработать числа очень большой разрядности, при этом не используя высокоуровневые языки программирования? Да то же, что и обычно: заполнить пробел, создав один небольшой тип данных для работы с десятичными дробями высокой точности, аналогичный типам Decimal высокоуровневых библиотек.
Добавим плавающей точке цемента
Пора зафиксировать плавающую точку. Поскольку мы решили избавиться от типа с плавающей точкой из-за проблем с точностью вычислений, нам остаются целочисленные типы, а поскольку нам нужна максимальная разрядность, то и целые нам нужны максимальной разрядности в 64 бита.
Сегодня в учебных целях мы рассмотрим, как создать представление вещественных чисел с гарантированной точностью до 18 знаков после точки. Это достигается простым комбинированием двух 64-разрядных целых для целой и дробной части соответственно. В принципе, никто не мешает вместо одного числа для каждой из компонент взять массив значений и получить полноценную «длинную» арифметику. Но будет более чем достаточно сейчас решить проблему точности, дав возможность работать с точностью по 18 знаков до и после запятой, зафиксировав точку между двумя этими значениями и залив ее цементом.
Отсыпь и мне децимала!
Сначала немного теории. Обозначим наше две компоненты, целую и дробную часть числа, как n и f, а само число будет представимо в виде
Для целой части лучше всего подойдет знаковый тип 64-битного целого, а для дробной — беззнаковый, это упростит многие операции в дальнейшем.
Операции с типом десятичной дроби
Разумеется, тип числа с повышенной точностью будет бесполезен без арифметических операций. Сложение реализуется сравнительно просто:
NB: здесь и далее все записи в форме 1e — целые числа.
Здесь [n] — это получение целой части числа, а
Всегда нужно учитывать две вещи при реализации операций с числами, поскольку они подразумевают интенсивное использование: во-первых, нужно всегда оптимизировать алгоритм, сводя к минимуму операций умножения и деления, поэтому стоит заранее упростить выражение математически, так, чтобы легко выполнялся первый пункт. В нашем случае все нужно свести к минимуму целочисленных делений с остатком. Во-вторых, нужно обязательно проверять все возможные ситуации переполнения числа с выходом за границы вычисляемого типа, иначе получишь весьма неочевидные ошибки при использовании своего типа.
Введем матрицу для упрощения вычисления умножения:
Здесь мы опускаем слагаемое A44 div 10 18 просто потому, что оно равно нулю. Разумеется, перед каждым сложением стоит проверить, не выйдем ли мы за пределы MAX_INT64. К счастью, мы можем оперировать беззнаковым типом uint64_t для всех компонент матрицы и для промежуточного результата. Все, что нужно будет сделать в конце, — это определить знак результата se = sa xor sc и для отрицательного числа поправить целую и дробную часть: целую уменьшить на единицу, дробную вычесть из единицы. Вот, в общем, и все умножение, главное — быть очень аккуратным. С ассемблером все на порядок проще, но этот материал выходит за рамки Академии C++.
Алгоритм деления без регистрации и СМС
Для упрощения рассмотрим нахождение обратного числа для положительного x. Если хотя бы одна из компонент x равна нулю (но не обе сразу), вычисления сильно упрощаются. Если a = 0, то:
Для более общего случая, когда x содержит ненулевые дробную и целую части, в этом случае уравнение сводится к следующему:
Теперь нужно найти максимальную степень 10, которая будет не больше a, и итерационно выполнять следующее действие:
Здесь мы всего лишь используем умножение и деление дроби на одинаковый множитель — степень десятки, а затем пошагово вычисляем деление и остаток от деления для очередной степени десятки.
Очень полезно будет завести массив степеней десяток от 0 до 18 включительно, поскольку вычислять их совершенно излишне, мы их знаем заранее и требоваться они нам будут часто.
Преобразования типов
Мы знаем и умеем достаточно, чтобы теперь превратить расплывчатые float и double в наш новенький decimal.
Здесь 103 является, по сути, той погрешностью, за которой double перестает быть точным. При желании погрешность можно еще уменьшить, здесь 10 18-15 нужно для наглядности изложения. Нормализация после преобразования нужна будет все равно, поскольку точно double заведомо ниже даже дробной части decimal. Кроме того, нужно учитывать случай, когда double выходит за пределы int64_t, при таких условиях наш decimal не сможет правильно преобразовать целую часть числа.
Все целые числа преобразовываются в decimal без проблем, просто инициализируя поле m_integral. Преобразование в обратную сторону для целых чисел также будет просто возврат m_integral, можно добавить округление m_fractional.
Преобразование из decimal в double и float сводится к вышеуказанной формуле:
Отдельно стоит рассмотреть преобразование в строку и из строки. Целочисленная часть, по сути, преобразуется в строку как есть, после этого остается только вставить decimal separator и вывести дробную часть как целое, отбросив завершающие нули. Также можно ввести поле «точность» m_precision и записывать в строку лишь указанное в нем число десятичных знаков.
Чтение из строки то же, но в обратную сторону. Здесь сложность лишь в том, что и знак, и целая часть, и разделитель дробной и целой части, и сама дробная часть — все они являются опциональными, и это нужно учитывать.
В общем и целом я предоставляю полную свободу при реализации этого класса, но на всякий случай со статьей идет несколько файлов с исходниками одной из возможных реализаций decimal, а также с небольшим тестом вещественных чисел для лучшего усвоения материала.
GITHUB
Со статьей идет несколько файлов с исходниками одной из возможных реализаций decimal, а также с небольшим тестом вещественных чисел для лучшего усвоения материала.
Не уплывай, и точка!
В заключение скажу лишь то, что подобный тип в C/C++ может появиться в весьма специфической задаче. Как правило, проблемы чисел с большой точностью решаются языками типа Python или C#, но если уж понадобилось по 15–18 знаков до запятой и после, то смело используй данный тип.
Получившийся тип decimal решает проблемы с точностью вещественных чисел и обладает большим запасом возможных значений, покрывающим int64_t. С другой стороны, типы double и float могут принимать более широкий интервал значений и выполняют арифметические операции на уровне команд процессора, то есть максимально быстро. Старайся обходиться аппаратно поддерживаемыми типами, не залезая в decimal лишний раз. Но и не бойся использовать данный тип, если есть необходимость в точном вычислении без потерь.
В помощь также знания о двоичном представлении чисел с плавающей точкой, полученные в этой статье. Зная плюсы и минусы формата типов double и float, ты всегда примешь правильное решение, какой тип пользовать. Ведь, возможно, тебе и вовсе требуется целое число, чтобы хранить массу не в килограммах, а в граммах. Будь внимателен к точности, ведь точность наверняка внимательна к тебе!
Впервые опубликовано в журнале Хакер #192.
Автор: Владимир Qualab Керимов, ведущий С++ разработчик компании Parallels