前言:
今天看官们对“java二进制文件”可能比较重视,各位老铁们都需要学习一些“java二进制文件”的相关文章。那么小编同时在网络上收集了一些关于“java二进制文件””的相关知识,希望看官们能喜欢,我们一起来了解一下吧!先来看一段简单的代码
public static void main(String[] args) { System.out.println(0.1+0.2);}
打印结果如下:
0.30000000000000004 //为什么0.1+0.2不等于0.3?
为什么会出现这种诡异的答案呢?
这还得从浮点数的二进制表示方法说起
这年头儿,连过马路的老奶奶估计都知道,计算机是采用二进制计数的
来,简单的考你一下:请把数字15写成二进制的形式
//答案应该比较简单0000 1111
相信你对整数的二进制已经比较熟悉
但如果我换成小数呢?3.14159265359该怎么表示?
其实,如果不搞底层设计,一般人还真的不太知道这个答案
但你只有理解小数在二进制中是如何表示的
才能够明白文章开头的案例【为什么0.1+0.2不等于0.3?】
我们以小数0.1为例,看看它是如何使用二进制存储的
第一步,把0.1 乘以 2, 得到的结果0.2, 整数部分 0 取走第二步,把上一步留下的小数部分0.2,乘以2,得到的结果0.4, 整数部分 0 取走第三步,把上一步留下的小数部分0.4,乘以2,得到的结果0.8, 整数部分 0 取走第四步,把上一步留下的小数部分0.8,乘以2,得到的结果1.6, 整数部分 1 取走......直到,小数部分为0
下图展示了计算的过程 ↓
最终的二进制,就是整数部分的合集
写出来大概是这样:
0001 1001 1001 1001 1001 ...
可以看到,1001 的部分,是无限循环的
我们用二进制的小数把它写出来大概是这样
0.0001 1001 1001 1001 1001 ...
它相当于
你会发现,它并不等于0.1
它只是一个近似值
所以,二进制保留的位数越多,精度也就越高
早期的计算机其实是不能处理浮点数的
直到IEEE 754 标准出现后,计算机才能处理浮点数
根据IEEE 754 标准,float类型,共4个字节,32个bit位
其中指数部分占8位,小数部分占23位
那么 指数部分 和 小数部分 分别用来保存什么呢?
我们依然以 数字 0.1 为例,我们刚才已经得到了它的二进制
0.0001 1001 1001 1001 1001 ...
按照IEEE 754标准,我们需要把它的小数点,向右移动
直到整数部分是1为止
0.0001 1001 1001 1001 1001 ...//小数点向右移动4位//相当于乘以2的4次方0001.1001 1001 1001 1001 ...//也就是1.1001 1001 1001 1001 ...//为了维持数字大小不变//再乘以2的-4次方
最终变成
float小数部分只能保存23位
-4 就是 指数部分
1001......就是 小数部分
小数点的位置不是固定的,而是浮动的,故名:浮点数
了解到这一点,你就能够接受更多看起来奇怪而有趣的现象
比如
float f1=0.4f;double d1=0.4;System.out.println(f1==d1);//falseSystem.out.println(f1>d1); //true
f1还原为10进制,结果为0.40000000596046450000
d1还原为10进制,结果为0.40000000000000000000
关于二进制的底层,还有很多问题,有待我们探索
多了解一点,就少一些困惑
标签: #java二进制文件