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0.1 + 0.2 = 0.3这个等式,在数学里是没有任何问题的。但是为什么我们使用Rust求解时得到的结果却不是0.3呢?这篇文章,我们就深刻的剖析一下。
首先,我们先用代码看下使用Rust计算0.1 + 0.2 的结果,如下图:
其结果是0.30000000000000004。那这是什么原因呢?其实这与计算机是如何保存数据有关系。
要寻求原因,这里有几个概念要先了解下。
我们在生活中最常见的有10进制,逢10进1,还有60进制,1分钟等于60秒,另外还有24进制,1天等于24小时等等。然而计算机所识别的只有2进制,它只认识0和1。那么这就存在进制转换的问题。
10进制如何转二进制?这里有个口诀:**整数部分除以2,逆序取余;小数部分乘以2,顺序取整。**下面以30.25为例,解释下。
整数部分
30 ÷ 2 = 15······0
15 ÷ 2 = 7······1
7 ÷ 2 = 3······1
3 ÷ 2 = 1······1
1 ÷ 2 = 0······1
小数部分
0.25 × 2 = 0.5 => 0
0.5 × 2 = 1.0 => 1
按照规则,30.25
的二进制表示形式为11110.01
。
任意十进制数,都可以表示为一个指数形式,如 D = A × 10^n。同理,任意二进制数也可以表示成指数形式,如 B = A × 2^n。(n为指数)
十进制数 2022 可以表示为 : 2.022 × 10 ^ 3
二进制数 0.0111 可以表示为 : 1.11 × 2 ^ 10 (这里不是十进制的“十”,而是二进制的“二”)
使用科学计数法,可以在计算机有限的存储空间中表示更大的数据范围。其如下图指示,以一个6位的十进制整数为例,如果不使用靠科学计数,那么它最大可以表示的数字为99999。然而采用科学计数法,假设前3位表示尾数,后3位表示指数,则它最大可以表示9.999 × 10 ^ 999。它们相差多少倍,是显而易见的。
计算机中的浮点数的运算大都采用IEEE 754 的标准来运算。以64位浮点数为例,IEEE754标准规定,第1位表示符号位,第212位表示指数(共11位),第1264位表示尾数(共52位)。如下图所示。
本文主要介绍了进制,进制的转换,和二进制的指数表示形式。在计算机中的浮点数又遵循IEEE 754标准运算,其实这也是导致0.1 + 0.2 ≠ 0.3的重要原因,下节将会详细来说一下IEEE 754标准的浮点数运算为什么会得出这个结果。
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