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  • 我要做一个项目,包括计算你需要的硬币数量形成一个数字。... 这就是我写的: ^{pr2}$ C语言中从浮点到整数转换有什么问题吗?当用户提示0到1之间的数字时,程序返回错误的结果(总是0)。在 谢谢!在

    我要做一个项目,包括计算你需要的硬币数量形成一个数字。你有夸脱、一角硬币、五分镍币和便士,你需要用最少的硬币组成一个数字。您需要形成的数字会被提示给用户。在

    这在Python中非常简单(我实现了一个函数来快速执行):def calculate_change(change):

    count = 0

    change*=100

    change = int(change)

    if change // 25 != 0:

    count = change // 25

    change = change % 25

    if change // 10 != 0:

    count += change // 10

    change = change % 10

    if change // 5 != 0:

    count += change // 5

    change = change % 5

    if change // 1 != 0:

    count += change // 1

    print count

    calculate_change(73)

    现在,要在C中实现这个,我遇到了一些麻烦。我不太明白如何更改用户提示的浮动。我需要先把它转换成double,乘以100,然后再转换成int,但是我遇到了麻烦。

    这就是我写的:

    ^{pr2}$

    C语言中从浮点到整数的转换有什么问题吗?当用户提示0到1之间的数字时,程序返回错误的结果(总是0)。在

    谢谢!在

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  • 一、前言相比于整数,浮点数的...常用的浮点数有单精度浮点数(float)和双精度浮点数(double),本文主要以单精度浮点数例,双精度浮点数原理相同。二、浮点数的表示方法通常使用IEEE754标准存储和表示浮点数。IEEE7...

    一、前言

    相比于整数,浮点数的存储和表示方法更为复杂。很多开发人员因浮点数难以掌控的精度问题而尽量避免使用浮点数。本文从浮点数的表示方法入手,浅析浮点数的精度问题,希望可以加深大家对浮点数的理解。

    常用的浮点数有单精度浮点数(float)和双精度浮点数(double),本文主要以单精度浮点数为例,双精度浮点数原理相同。

    二、浮点数的表示方法

    通常使用IEEE754标准存储和表示浮点数。IEEE754标准用以下形式来表示一个浮点数。

    b39580be3101af4a7c75d7787c317baf.png

    符号(sign)s决定数是负数(s=1)还是正数(s=0)。

     有效数(significand)M是一个二进制小数。

     指数(exponent)E是2的幂(可能是负数),它的作用是对浮点数加权。

    C语言使用32bit存储单精度浮点数,这32bit被分为三个域,分别编码符号域sign(1bit)、指数域exp(8bit)和小数域frac(23bit),如下图所示。

    2d1471a44ca9ad87e44e66ad258729b3.png

    双精度浮点数符号域sign、指数域exp和小数域frac分别占1bit、11bit和52bit。

    根据指数域exp的取值情况,浮点数被分为三类:规格化值、非规格化值和特殊数值。

    规格化值

    当指数域exp的bit位不为全0(数值0)或全1(数值255)时,该浮点数就是规格化值。对于规格化值,指数E = exp - Bias,有效数M = 1 + 0.frac。

    说明:Bias是偏置值,根据指数域exp的位数k确定,单精度浮点数指数域exp占8bit,所以k=8。通过下面计算公式可用得到单精度浮点数Bias为127。

    ab0a2c09992febf8f735b29099eaad21.png

    非规格化值

    当指数域exp的bit位全为0时,该浮点数就是非规格化值。对于非规格化值,指数E = 1 - Bias,有效数M = 0.frac。

    特殊数值

    当指数域exp的bit位全为1时,该浮点数就是特殊数值。特殊数值根据小数域frac的取值分为两种情况。当小数域frac全为0,符号域sign为0时,表示正无穷+∞;符号域sign为1时,表示负无穷-∞。当小数域frac不全为0时,表示的值被称为“NaN”,代表不是一个数(Not a number)。

    以上就是浮点数的表示方法,了解了浮点数的表示方法,就可以进行浮点数数值和二进制位之间转换。

    三、十进制浮点数值转换为二进制位(规格化值)

    以十进制数值3.6为例,将其转换为单精度浮点数二进制位。

    1、将十进制浮点数值转换为二进制浮点数值。

    十进制3.6转换为二进制浮点数为11.1001100110011....(0011循环)。

    说明:小数部分采用“乘2取整”的方法可以将十进制小数转换为二进制小数。

    2、计算符号s、有效数M和指数E。

    11.1001100110011....(0011循环)转换为2进制科学计数法为1.11001100110011.... * 2。

    说明:二进制小数每乘以2相当于将小数点右移一位。

    根据1.11001100110011.... * 2可得,符号s是0,指数E为1,有效数M为1.11001100110011....。

    3、根据s、M、E推算符号域sign、小数域frac和指数域exp。

    符号域sign = s,值为0,二进制位为0。

    指数域exp = E + Bias,值为128,8bit的二进制位为10000000。

    小数域0.frac=M - 1,值为0.11001100110011....,23bit的frac域二进制为11001100110011001100110。因为frac域截取了前23位,所以3.6无法被精确表示,得到的是一个近似值。

    4、合并符号域sign、指数域exp、小数域frac得到浮点数的二进制位。

    十进制3.6对应的二进制位为01000000011001100110011001100110

    四、浮点数转换工具

    手工对浮点数进行转换还是比较麻烦的,推荐使用下面的工具进行单精度浮点数之间的转换。

    工具URL:

    https://www.hschmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html

    abdb300d808902f34cdf823588fe5c63.png

    该工具支持单精度浮点数各种进制直接的转换,以及数值无法准确被表示时的真实值和舍入的误差等。

    五、浮点数精度问题

    1、浮点数无法精确表示有效范围内所有数值

    与整数不同,因为浮点数在计算机中的存储方式(IEEE754),浮点数无法精确表示有效范围内的所有数值。有效范围内的数值是否可以被精确表示取决于有效数字M是否可以被小数域frac完全存储。例如3.5可以被精确存储,3.6无法被精确存储。

    2、浮点数有效数字

    通常认为单精度浮点数的有效数字时6~7位,绝对可以保证的是6位。

    说明:因为单精度浮点数使用23bit表示小数域,2的23次方是8,388,608。23位可以存储所有6位或更低的数字,以及大多数7位数字。

    但是仅按6~7位有效数字使用浮点数,更保守的只使用6位的话,如果小数点后保留两位有效数字,那么整数位只能有4位有效数字,这其实是大打折扣的!

    以保留小数点后两位小数为例,那么单精度浮点数整数部分可以使用的最大值是多少呢?要保证小数点后两位小数有效,即需要保证的精确度为0.01。小数域frac共23位,第一位代表2^(-1)=0.5,第二位代表2^(-2)=0.25,依次类推,第六位代表2^(-6)=0.015625,第七位代表2^(-7)=0.0078125,即至少需要7位小数域才能精确表示0.01。规格化浮点数有效数字域共23位,加上1默认占有的1位,共24位表示有效数字。小数部分需要占有7位有效数字域,那么整数部分占有位数为24-7=17位。2^17=131,072,即保留小数点后两位,单精度浮点数整数部分最大可以使用131071,超过该数值后,小数点后两位就无法被精确表示。

    通过下面的程序进行验证,整数部分为131071时,小数点后两位可以被准确输出;整数部分为131072时,小数点后两位不可以被准确输出。

    cb72c47eb8312c08e300f4118401693b.png

    图.验证程序

    6dda2a29cdd354482dc1a8875f33dcd3.png

    图.输出结果

    3、浮点数舍入

    浮点数默认舍入方式是向偶数舍入,也被称为向最近值舍入。使用该舍入方式是为了避免浮点数计算过程中偏差越来越大。C语言可以通过fegetround 函数获取当前浮点数环境的舍入方式,通过 fesetround设置当前浮点数环境的舍入方式。

    bd0d3e79b67f2b46a1e5a76d520c9f74.png

    六、参考文献

    《深入理解计算机操作系统》

    https://zh.cppreference.com/w/c/numeric/fenv/FE_round

    https://blog.demofox.org/2017/11/21/floating-point-precision/

    https://devblogs.microsoft.com/cppblog/do-you-prefer-fast-or-precise/

    9e579e09e75cf455ec6117ceb46b9e7e.png
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  • 例如在出现货币或整数运算的情况下,使用 CDbl 或 CSng 函数强制进行双精度或单精度算术运算。 CDbl 函数用于进行从其他数据类型到 Double 子类型的国际公认的格式转换。例如,十进制分隔符和千位分隔符的识别取决于...
  • 计算机中的数分为整数与实数。对于实数,绝大多数现代的计算机系统采纳了所谓的浮 点数表达方式。 这种表达方式利用科学计数法来表达实数,即用一个尾数(Mantissa ), 一 个基数(Base),一个指数 e(阶码 E=e+127...

    计算机中的数分为整数与实数。对于实数,绝大多数现代的计算机系统采纳了所谓的浮 点数表达方式。 这种表达方式利用科学计数法来表达实数,即用一个尾数(Mantissa ), 一 个基数(Base),一个指数 e(阶码 E=e+127 或者 e+1023)(exponent)以及一个表示正负 的符号(Sign)来表达实数。 比如 123.45 用十进制科学计数法可以表达为 1.2345 × 10^2 , 其中 1.2345 为尾数,10 为基数,2 为指数。 浮点数利用指数达到了浮动小数点的效果, 从而可以灵活地表达更大范围的实数。 又对于一个二进制的数比如 1011.01,用科学计数 法也可以表示为:1.01101*2^3,其中 1.1101 为尾数,2 为基数,3 为指数。

    一,浮点数的存储方法

    计算机中是用有限的连续字节保存浮点数的。 保存这些浮点数当然必须有特定的格式, C/C++中的浮点数类型 float 和 double 采纳了 IEEE 754 标准中所定义的单精度 32 位 浮点数和双精度 64 位浮点数的格式。 在 IEEE 标准中,浮点数是将特定长度的连续字节 的所有二进制位分割为特定宽度的符号域,指数域和尾数域三个域, 其中保存的值分别用 于表示给定二进制浮点数中的符号,指数和尾数。 这样,通过尾数和可以调节的指数(所 以称为"浮点")就可以表达给定的数值了。

    根据国际标准 IEEE 754,任意一个二进制浮点数 V 可以表示成下面的形式:

    V = (-1) ^ s × M × 2 ^ E

    (1)(-1)^s 表示符号位,当 s=0,V 为正数;当 s=1,V 为负数。

    (2)M 表示有效数字,大于等于 1,小于 2,但整数部分的 1 不变,因此可以省略。

    (3)2^E 表示指数位。

    比如: 对于十进制的 5.25 对应的二进制为:101.01,相当于:1.0101*2^2。所以,S 为 0,M 为 1.0101,E 为 2。 而-5.25=-101.01=-1.0101 *2^2.。所以 S 为 1,M 为 1.0101,E 为 2。

    对于 32 位的单精度数来说,从低位到高位,尾数 M 用 23 位来表示,阶码 E 用 8 位来表示, 而符号位用最高位 1 位来表示,0 表示正,1 表示负。对于 64 位的双精度数来说,从低位 到高位,尾数 M 用 52 位来表示,阶码用 11 位来表示,而符号位用最高位 1 位来表示,0 表示正,1 表示负。

    IEEE 754 对有效数字 M 和指数 E,还有一些特别规定。 前面说过,M 可以写成 1.xxxxxx 的形式,其中 xxxxxx 表示小数部分。IEEE 754 规定,在计算机内部保存 M 时,默认这个 数的第一位总是 1,因此可以被舍去,只保存后面的 xxxxxx 部分。比如保存 1.0101 的时候, 只保存 0101,等到读取的时候,再把第一位的 1 加上去。这样做的目的,是节省 1 位有效 数字。以 32 位浮点数为例,留给 M 只有 23 位,将第一位的 1 舍去以后,等于可以保存 24 位有效数字。

    对于 E, 首先,E 为一个无符号整数(unsigned int)。这意味着,如果 E 为 8 位,它的取 值范围为 0~255;如果 E 为 11 位,它的取值范围为 0~2047。然而科学计数法中的 E 是可 以出现负数的,所以 IEEE 754 规定,E 的真实值必须再减去一个中间数,对于 8 位的 E, 这个中间数是 127;对于 11 位的 E,这个中间数是 1023。 比如,2^2 的 E 是 2,所以保 存成 float 32 位浮点数时,必须保存成 2+127=129,即 10000001。

    此外,E 还需要考虑下面 3 种情况:

    (1)E 不全为 0 或不全为 1。这时,浮点数就采用上面的规则表示,即指数 E 的计算值减 去 127(或 1023),得到真实值,再将有效数字 M 前加上第一位的 1。

    (2)E 全为 0。这时,浮点数的指数 E 等于 1-127(或者 1-1023),有效数字 M 不再加上 第一位的 1,而是还原为 0.xxxxxx 的小数。这样做是为了表示±0,以及接近于 0 的很小的 数字。

    (3)E 全为 1。这时,如果有效数字 M 全为 0,表示±无穷大(正负取决于符号位 s);如 果有效数字 M 不全为 0,表示这个数不是一个数(NaN)。

    二,浮点数的转换方法

    浮点数的转换方法可以分为如下 2 种情况:

    1.给出一个浮点数,计算对应的二进制 比如给定一个浮点数,7.25,如何计算它对应的单精度和双精度的二进制呢?

    首先,十进制浮点数 7.25 对应的二进制(二进制,十进制和十六进制转化方法:点击这里) 为:111.01。用二进制的科学计数法为:1.1101*2^2。所以,按照上面浮点数的存储结构, 得出符号位为: 0,表示正数;阶码(指数) E 单精度为 2+127=129,双精度为 2+1023=1025; 小数部分 M 为:1101。 所以,

    单精度的二进制位:0 10000001 1101 0000000000000000000;

    双 精 度 的 二 进 制 位 : 0 10000000001 1101 000000000000000000000000000000000000000000000000

    第一步:将 178.125 表示成二进制数:(178.125)(十进制数)=(10110010.001)(二进制形式);

    第二步:将二进制形式的浮点实数转化为规格化的形式:(小数点向左移动 7 个二进制位可以 得到)

    10110010.001=1.0110010001*2^7 因而产生了以下三项:

    符号位:该数为正数,故第 31 位为 0,占一个二进制位.

    阶码:指数(e)为 7,故其阶码为 127+7=134=(10000110)(二进制),占从第 30 到第 23 共 8 个 二进制位.

    (注:指数有正负即有符号数,但阶码为正即无符号数,所以将 e 加个 127 作为偏移,方 便指数的比较)

    尾数为小数点后的部分, 即 0110010001.因为尾数共 23 个二进制位,在后面补 13 个 0,即 01100100010000000000000

    所以,178.125 在内存中的实际表示方式为:

    0 10000110 01100100010000000000000

    2.给出一个浮点数的二进制,计算对应的十进制值

    而如果而如果给出了一个浮点数的二进制,如何计算它对应的十进制,其实就是 1 中的逆 运算。分别求出对应的符号位,阶码指数 E 和小数 M 部分,就可以了。比如,给定一个单 精度浮点数的二进制存储为: 0 10000001 1101 0000000000000000000; 那么对应的符号为:0,表示正数;阶码 E 为:129-127=2;尾数为 1.1101。所以对应的二 进制科学计数法为:1.1101*2^2,也就是 111.01 即:7.25。

    小数的输出

    小数也可以使用 printf 函数输出,包括十进制形式和指数形式,它们对应的格式控制符分别是:

    %f 以十进制形式输出 float 类型;

    %lf 以十进制形式输出 double 类型;

    %e 以指数形式输出 float 类型,输出结果中的 e 小写;

    %E 以指数形式输出 float 类型,输出结果中的 E 大写;

    %le 以指数形式输出 double 类型,输出结果中的 e 小写;

    %lE 以指数形式输出 double 类型,输出结果中的 E 大写。

    对代码的说明:

    %f 和 %lf 默认保留六位小数,不足六位以 0 补齐,超过六位按四舍五入截断。

    将整数赋值给 float 变量时会变成小数。

    以指数形式输出小数时,输出结果为科学计数法;也就是说,尾数部分的取值为:0 ≤ 尾数 < 10。

    另外,小数还有一种更加智能的输出方式,就是使用%g。%g 会对比小数的十进制形式和指数形式,以最短的方式来输出小数,让输出结果更加简练。所谓最短,就是输出结果占用最少的字符。

    %g 使用示例:

    运行结果:

    a=1e-05

    b=3e+07

    c=12.84

    d=1.22934

    对各个小数的分析:

    a 的十进制形式是 0.00001,占用七个字符的位置,a 的指数形式是

    1e-05,占用五个字符的位置,指数形式较短,所以以指数的形式输出。

    b 的十进制形式是 30000000,占用八个字符的位置,b 的指数形式是 3e+07,占用五个字符的位置,指数形式较短,所以以指数的形式输出。

    c 的十进制形式是 12.84,占用五个字符的位置,c 的指数形式是 1.284e+01,占用九个字符的位置,十进制形式较短,所以以十进制的形式输出。

    d 的十进制形式是 1.22934,占用七个字符的位置,d 的指数形式是 1.22934e+00,占用十一个字符的位置,十进制形式较短,所以以十进制的形式输出。

    读者需要注意的两点是:

    %g 默认最多保留六位有效数字,包括整数部分和小数部分;%f 和 %e 默认保留六位小数,只包括小数部分。

    %g 不会在最后强加 0 来凑够有效数字的位数,而 %f 和 %e 会在最后强加 0 来凑够小数部分的位数。

    总之,%g 要以最短的方式来输出小数,并且小数部分表现很自然,不会强加零,比 %f 和 %e 更有弹性,这在大部分情况下是符合用户习惯的。

    除了 %g,还有 %lg、%G、%lG:

    %g 和 %lg 分别用来输出 float 类型和 double 类型,并且当以指数形式输出时,e小写。

    %G 和 %lG 也分别用来输出 float 类型和 double 类型,只是当以指数形式输出时,E大写。

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    作者:洛铭

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  • 8字节16进制转双精度浮点数 前言 一、JS处理32位整型位运算? 示例:在JS中无论是整数还是小数都是按照64位的浮点数形式存储,而整数运算会自动转化32位有符号整数。 有符号整数使用 31 位表示整数的数值,用第...



    一、JS处理32位整型位运算?

    示例:在JS中无论是整数还是小数都是按照64位的浮点数形式存储,而整数运算会自动转化为32位有符号整数。
    有符号整数使用 31 位表示整数的数值,用第 32 位表示整数的符号,0 表示正数,1 表示负数。数值范围为 [-2^31 , 2^31-1], 即[ -2147483648 , 2147483647 ]。
    JavaScript 进行位操作时,采用32位有符号整型,这意味着其转换的结果也是32位有符号整型。 有时我们进行移位会由于符号的存在产生与c语言无符号整数不一样的结果。
    针对该问题,我们可以把JavaScript 中的有符号数,转换成无符号数。只需要进行 >>>0 移位操作就好了。

    二、js 16进制转浮点数

    1. 4字节16进制转单精度浮点数

    代码如下(示例):

    function hexToSingle(num){
    	var a = num;
    	var b = parseInt(a,16);
    	var s = b&0x80000000/0x80000000;
    	var e = (b&0x7f800000)/0x800000-127;
    	var c = (b&0x7fffff)/0x800000;
    	var re = Math.pow(-1,s)*(1+c)*Math.pow(2,e);
    	return re;
    }
    例如
    const str = '42a0774c'
    hexToSingle(str) = 80.23300170898438(js浮点数可能有误差)
    

    2. 8字节16进制转双精度浮点数

    代码如下(示例):

    function HexToDouble(t){
        var t = parseInt(ca2,16).toString(2);
    	if (t.length < 64) {
    	    t = FillString(t, "0", 64, true);
    	};
    	var s = t.substring(0, 1);
    	var e = t.substring(1, 12);
    	var m = t.substring(12);
    	e = parseInt(e, 2) - 1023;
    	m = "1" + m;
    	if (e >= 0) {
    	    m = m.substring(0, e + 1) + "." + m.substring(e + 1)
    	}
    	else {
    	    m = "0." + FillString(m, "0", m.length - e - 1, true)
    	}
    	if (m.indexOf(".") == -1) {
    	    m = m + ".0";
    	}
    	var a = m.split(".");
    	var mi = parseInt(a[0], 2);
    	var mf = 0;
    	for (var i = 0; i < a[1].length; i++) {
    	    mf += parseFloat(a[1].charAt(i)) * Math.pow(2, -(i + 1));
    	}
    	m = parseInt(mi) + parseFloat(mf);
    	if (s == 1) {
    	    m = 0 - m;
    	}
    	return m;
    }
    function FillString(t, c, n, b) {
        if ((t == "") || (c.length != 1) || (n <= t.length)) {
            return t;
        }
        var l = t.length;
        for (var i = 0; i < n - l; i++) {
            if (b == true) {
                t = c + t;
            }
             else {
                t += c;
            }
        }
        return t;
    }
    例如
    var str = "40dd7ac4b41562f9";
    HexToDouble(x) = 30187.073491428047 (js浮点数可能有误差)
    

    贴上参考的文章
    https://blog.csdn.net/u014322206/article/details/84745987;
    https://bbs.csdn.net/topics/391956637;
    https://www.cnblogs.com/ampedZ/p/HexToSingle.html;

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  • C语言浮点数和整数转换的分析

    万次阅读 2011-04-21 21:10:00
    这里以C语言的浮点数为例,在IEEE浮点标准下,整数转换为浮点数的过程做一些直观的分析和具体的实现,IEEE浮点数的标准细节详见(http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754-2008)。 在C语言中,使用float和double...
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  • 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double...关于单精度和双精度的通俗解释:单精度型和双精度型,其类型说明符float单精度说明符,...
  • 1》原因 因为计算机内部的信息都是由二进制...小数部分:乘2取整数部分,若小数不0则继续乘2,知道小数部分0将取出的整数位正序排序(若小数部分无法0,根据有效位要求取得相应值) 0.1的二进制:0.0 0011...
  • 整数的存储是将十进制整数转换成其相应的补码后存储。 现如今的计算机中浮点数的存储都是遵循IEEE754/854标准。 IEEE 754.R32.24,IEEE 754 R64.53单精度是32位,双精度是64位。 S :符号位,0位正,1负...
  • 整数相除的问题

    2017-07-28 15:02:16
    例子:(double)(list.size()-LastYearlist.size())/LastYearlist.size())可以将分母或者分子变为浮点型活双精度浮点型。 当分母除不尽时,使用 BigDecimal l=new BigDecimal(Double.toString((double)(list.s
  • 常用数据类型numeric数值char字符logical逻辑––cell...双精度数值变量IEEE标准,64位 (占8字节),11指数位,53数值位和一个符号位double( ) 函数的转换整形数据uint8,无符号8位整形数据类型,值域0至255,常...
  • 转换文本数字二进制并保存的例程,可转换整数、浮点数、单精度、双精度,VC6.0编译通过。
  • 从,“数值类型中可表示幅度不大于2 53的所有正整数和负整数”,即“代表IEEE标准中指定的双精度64位格式IEEE 754值二进制浮点运算”。 JavaScript中的2 53 -1。 示例:2 64 -1是1844674407370955 1615,但在...
  • 这就是为什么gson默认情况下会将数字转换为双精度,如果你不给他你想要的类型.简单的解决方法是使用TypeToken并将数据结构更改为多个数组或自定义对象(如@totoro demo).new Gson().fromJson(levelPatternGson, new ...
  • double 是双精度类型,也就是说你的d是double,而你的d*100中的100是整形(int)。这是自动类型转换 符合以下条件时java将会做自动类型转换: (1)转换前的数据类型与转换后的类型兼容。 (2)转换后的数据类型的...
  • 1.int/float to string/array:C语言提供了几个标准库函数,可以将任意类型(整型、长整型、浮点型等)的数字转换为字符串,下面列举了各函数的方法及其说明。● itoa():将整型值...● ecvt():将双精度浮点型值转换...
  • C#提供一个类system.BitConverter来专门解决这种转换问题该类如下显示方法DoubleToInt64Bits 将指定的双精度浮点数转换为 64 位有符号整数。GetBytes 已重载。 将指定的数据转换为字节数组。Int64BitsToDouble 将...
  • 」前置基础:在JavaScript中,数字为双精度浮点类型(即一个数字范围只能在-(253-1)和(253-1)之间),整数类型也一样。另外数字类型也可以是以下三种符号值:+Infinity :正无穷;-Infinity :负无穷;NaN :非数字...
  • C语言数据类型转换

    2021-02-01 11:44:54
    相同类型的数据在转换时有如下规则:如字符必定先转换为整数(C语言规定字符类型数据和整数数据之间可以同用)、short型转换为int型(同属于整型)、float型数据在运算时一律转换为双精度(double)型,以提高运算...
  • 第一种:直接转换为int : 使用的范围:可以用于单精度,双精度等数值类型, 理解:首先定义一个整数...由单精度转换为双精度: int x; float y=1.2f; x = (int)y; Console.WriteLine(x); 由双进度转化为int...
  • 赋值中的类型转换

    2015-10-01 20:37:33
    ● 将浮点数(单双精度)转换为整数时,将舍弃浮点数的小数部分, 只保留整数部分。 将整型值赋给浮点型变量,数值不变,只将形式改为浮点形式, 即小数点后带若干个0。注意:赋值时的类型转换实际上是强制的。 ...
  • 软件介绍: 一款绿色的进制转换工具,能够在浮点数及整形数据间进行互转,能够将浮点数转换为16进制,支持十六进制单精度、双精度等格式转浮点,能将32位整数十进制转换为十六进制。
  • matlab图像数据转换函数

    千次阅读 2016-03-20 23:04:02
    im2double 将图像数组转换为双精度 im2java 将图像转换为Java图像 im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象 im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数 im2uint16 将图像数组转换为16比特无
  • C语言中的隐式转换

    2016-04-18 18:10:03
    字符必须先转换为整数 2.short型转换成int型 3.float转换成double,以提高运算精度 4.赋值时,一律右部值转换成左部类型不同类型之间:1.当整型数据和双精度数据进行运算时,则先将整型数据转换成双精度类型,再...
  • 类型转换是将一种类型的值映射为另一种类型的值。进行数据类型的转换。...1.将字符串转换为整数 (1).转换函数// 双精度函数double atof( const char *string ); double _wtof( const wchar_t *string ); ...
  • js中的number为双精度浮点型,计算时需要先进行进制转换,将十进制换成二进制,而进制转换时,小数就有可能出现精度问题了,原因如下 整数转二进制:除二取余法(没有问题) 4 除以 2 取余数直到商为0 4/2 = 2……0 ...

空空如也

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双精度整数转换为整数