走进浮点数：为什么1-0.9不等于0.1？

1. 在计算机里，单精度的1-0.9等于多少？

按照正常计算的情况，1-0.9的结果肯定是0.1了，答案毋庸置疑。但是在计算机眼里，单精度的1-0.9等于多少？学过相关知识的同学们肯定也都知道，它的结果是0.100000024。

我们执行一下命令。

public static void main(String[] args) {
 
    System.out.println(1.0f-0.9f);

}

//结果为0.100000024

再“猜测”一下，单精度的1-0.9等于0.9-0.8吗？

public static void main(String[] args) {
    
    System.out.println((1.0f-0.9f)==(0.9f-0.8f));
    
}

//结果为false

我们输出一下

public static void main(String[] args) {
    
    System.out.println(0.9f-0.8f);
    
}

//结果为0.099999964

可以看到，计算结果与预期存在明显的误差，那么这个误差是如何产生的呢？下面一步步走进浮点数的存储与计算

2. 0与1

在正式介绍浮点数之前，先复习一下二进制，因为浮点数在计算机的存储和计算也是通过二进制的方式进行的。

简单来说，计算机就是一种电子设备，在此基础上的不管什么技术，本质上就是0与1的信号处理。信息存储与逻辑计算的元数据，只能是0和1 。它的进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”。比如十进制的1在二进制中也是1，而十进制的2在二进制中就是10了，同理4==>100, 24==>11000，……

以十进制24为例，将其转化成二进制的方式，令24不断除以2，（第一次商12，余数为0），（第二次商6，余数为0），（第三次商3，余数为0），（第四次商1，余数为1），（第五次商0，余数为1），然后将余数反向排列就是24对应的二进制了，也就是11000

二进制转化为十进制的方式，以11000为例，就是 $2^4+2^3$ ，结果为24

计算机中使用的存储计量单位，最基本的就是位，即bit，简写为b。8个bit组成1个字节，即1个Byte，简写为B。1024个Byte，成为1KB；1024个KB记为1MB；1024个MB记作1GB，……

我们以一个字节为基本单位介绍二进制的计算，十进制对应的二进制表示为0000 0001。最左侧的值表示正负，0表示正，1表示负，那么-1可以表示为1000 0001，这就是二进制的原码。

二进制的计算涉及到三种编码方式：原码、反码和补码。

原码：正数是数值本身，符号为0；负数是数值本身，符号位是1 。8位二进制数的表示范围是[-127，127]
反码：正数是数值本身，符号为0；负数的数值是在正数表示的基础上按位取反，符号位是1 。8位二进制数的表示范围是[-127，127]
补码：正数是数值本身，符号为0；负数的数值是在反码的基础上加1，符号位是1 。8位二进制数的表示范围是[-128，127]（注意，补码所表示的范围比原码和反码大一点，稍后做解释）

示例：

十进制数值	原码	反码	补码
1	0000 0001	0000 0001	0000 0001
-1	1000 0001	1111 1110	1111 1111
2	0000 0010	0000 0010	0000 0010
-2	1000 0010	1111 1101	1111 1110

那么问题来了，既然原码更符合我们的认知，要反码和补码干什么用？因为计算机的运算方式和人类的思维模式是不相同的，我们人可以轻易的分辨出一个数值是正数还是负数，而计算机如果将符号位与数值位分开计算，就需要作额外的判断，在一个比较复杂的程序中，这样的计算堆叠起来就是巨大的计算开销，显然是不合理的。为了加速计算机的运算速度，需要将符号位一起参与计算，而如果使用原码计算，在一些情况下容易出现问题，以减法为例，减去一个值就是加上这个值的相反数，1-2=1+(-2)=-1，按照原码计算， $[0000 0001]_原+[1000 0010]_原=[1000 0011]_原=-3$ ，这是不正确的，而如果使用反码进行计算， $[0000 0001]_反+[1111 1101]_反=[1111 1110]_反=-1$ ，计算正确。关于补码，再举一个例子，2+(-2)= $[0000 0010]_反+[1111 1101]_反=[1111 1111]_反=-0$ ，按照正确的认知，0就是0，没有正负之分，这样计算显然存在问题。随着编码的发展，补码应运而生了，同样的计算，2+(-2)= $[0000 0010]_补+[1111 1110]_补=[0000 0000]_补=0$ ，补码，解决了+0和-0的问题。另外，补码的诞生，增大了二进制编码所能表示的范围，在8位二进制编码中，补码可以表示到-128，其对应的补码为 $[1000 0000]_补$ （补充：补码的补码就等于原码）

3. 浮点数

浮点数不同于整数，不可以像上面介绍的那样进行存储与计算，而是分成了符号、指数和有效数字分别表示。当前业界流行的浮点数标准是IEEE754，该标准规定了4种浮点数类型：单精度、双精度、延伸单精度、延伸双精度，前两种是最常用的，而单精度与双精度的区别只是位数不同而已，下面一起复习单精度浮点数。

单精度被分配了4个字节，占32位，具体格式如下图所示：

通常将内存地址低端的位写在最右边，称作“最低有效位”，代表最小的比特，改变时对整体影响最小。单精度浮点数的表示格式如上图所示，符号代表了数值的正负；浮点数的表示依赖于科学记数法，指数位就表示了规格化之后数值的指数，这一块占了8位，在二进制中称作“阶码位”；最后的有效数字在二进制中称作为“尾数”。

符号位

在二进制最高位分配了1位表示浮点数的符号，0表示正数，1表示负数

阶码位

在符号位右侧分配了8位用来存储指数，IEEE754标准规定了阶码位存储的是指数对应的移码，而不是原码或者补码。移码的几何意义是把真值映射到了一个正数域，在比较真值大小时，只要将高位对齐后逐个比较即可。

定义真值为 $e$ ，阶码为 $E$ ，IEEE754标准规定的偏移量为 $2^{n-1}-1$ ， $n$ 是阶码的位数，这里 $n=8$ 。那么有 $E=e+(2^{n-1}-1)$ 。关于偏移量，前面介绍到，8位二进制能表示到的范围是[-128,127]，将其平移到正数域，每个值需要加上128，得到的范围是[0,255]，而计算机规定阶码全为0或者全为1的两个值会被当做特殊值进行处理，全为0时认为是机器零(小到精度达不到的值认为是0，与值0不同，值0表示一个点，机器零表示一个区域)，全1则认为是无穷大。去掉两个特殊值，范围变成了[1, 254]，而偏移量取 $2^{n-1}-1$ 的话，指数的范围就是[-126, 127]。

尾数位

最右侧的23位用来存储有效数字，根据科学记数法，由有效数字和指数组成数值代表了最终浮点数的大小。在科学记数法中要求小数点前的数值范围是[1,10)，在二进制中，这个范围就是[1,2)，而为了节省存储空间，将规格化之后形成的类似1.xyz的首位1省略，因此23位的区域表示了24位的二进制数值，也因此这一区域被称为尾数。

三个区域有着各自的职责，我们可以将其简化，如下图所示。

数值的计算公式如下：

X=(-1)^S\times (1.M)\times 2^{E-127}

以数值16为例，8位二进制原码表示为0001 0000，而浮点数表示为0100-0001-1000-0000-0000-0000-0000-0000，我们计算一下，最高位0，表示正数；100-0001-1转化为十进制为131，131-127=4， $2^4=16$ ；尾数为全为0，即 $1\times2^4=16$

数值1，对应浮点数表示为0011-1111-1000-0000-0000-0000-0000-0000，最高为0，表示正数；011-1111-1转化为十进制为127， $2^{127-127}=1$ ;尾数全为0，即 $1\times1=1$

上面两个数值使用浮点数正好可以精确表示，但是对于大多数的值来说，有限位的值无法精确表示。

比如0.9，阶码位可以给出 $2^{-1}$ (即0.5)， $2^0$ 和 $2^{-2}$ 无法通过乘以1.x得到0.9；对于尾数位，只要精确表示0.8，那么整体就可以精确表示0.9，但是有限的二进制位没有办法精确到0.8。0.9对应的浮点数二进制为0011-1111-0110-0110-0110-0110-0110-0110，没有精确表示0.9，那么回到开头的问题，在计算机中，1-0.9也就并不精确等于0.1，具体结果在后面进行计算。（补充，二进制小数转化为十进制，小数点后一位表示 $2^{-1}$ ，依次累加，如 $1.00000101=1+2^{-6}+2^{-8}$ ）

思考一下，能够由这样的方式精确表示的两个相邻的值相差多少？指数的范围是[-126, 127]，指数最小为 $2^{-126}$ ；两个相邻的值尾数位相差 $2^{-23}$ (尾数位的最后一个值加1，在十进制中就是加 $2^{-23}$ )，那么两个相邻的值相差 $2^{-126}\times2^{-23}=2^{-149}$ 。那么单精度可以表示的最大值是多少？指数取最大，也就是 $2^{127}$ ，约等于 $1.7\times10^{38}$ ；尾数位取最大，即各个位都为1，所表示的1.11··11近似认为是一个无限接近于2的值，因此可表示的最大值为 $2\times1.7\times10^{38}=3.4\times10^{38}$ 。最小正数值呢？同理，可以取到的最小正数值为 $1.0\times2^{-126}$ ，这里有个概念，称为渐进式下溢出，也就是两个值相差应该是均匀的；而现在最小值与0的差值 $1.0\times2^{-126}$ 相比最小值与次小值的差值 $2^{-149}$ 相差了 $2^{23}$ 倍这样的数量级，可以说是非常突然的下溢出到0，这种情况被称为突然式下溢出 。IEEE754标准规定采用渐进式下溢出，也就是与0的差值也为 $2^{-149}$ ，约等于 $1.4\times10^{-45}$ 。

4. 加减运算

对两个采用科学记数法表示的值进行加减运算，首先需要进行操作确保指数一样，再将有效值按照正常的数进行加减运算。

零值检测

规定阶码和尾数全为0表示的值就是0，如果两个值其中一个为0可以直接得出结果。

对阶

两个值的阶码相同时，表示小数点对齐了。如果不相同，则需要移动尾数来改变阶码，尾数向右移动一位，则阶码值加1，反之减1。思考一下，对比左移和右移，都有可能将部分二进制位挤出，导致误差，但左移一位误差在 $2^{-1}$ 级，右移一位误差在 $2^{-23}$ 级，明显右移带来的误差更小，因此标准规定对阶操作只能右移。

尾数求和

当对阶完成后，尾数按位相加即可完成求和（负数需要转化为补码进行运算）

规格化

将结果转化为前面介绍的规范的形式的过程就称作规格化。尾数位向右移动称为右归，反之称为左归

结果舍入

对接操作和规格化操作都有可能造成精度损失，为了减少这样的损失，先将移出的这部分数据保存起来，称为保护位，在规范化后再根据保护位进行舍入处理。

了解了二进制浮点数的加减运算，再回到开头的问题，单精度的1-0.9=？

1.0的二进制为0011-1111-1000-0000-0000-0000-0000-0000
-0.9的二进制为1011-1111-0110-0110-0110-0110-0110-0110

为方便计算，将三个区域的数值分割开来

浮点数	符号	阶码	尾数（加入隐藏值1）	尾数补码（加入隐藏值）
1.0	0	127	1000-0000-0000-0000-0000-0000	1000-0000-0000-0000-0000-0000
-0.9	1	126	1110-0110-0110-0110-0110-0110	0001-1001-1001-1001-1001-1001

对阶

1.0阶码为127，-0.9阶码为126，标准规定只能右移，因此-0.9的阶码变为127，尾数补码右移后在最高位补1，变为1000-1100-1100-1100-1100-1100，舍掉了最后一个1，实际上作结果舍人时可以把这个1补回来，为方便计算，直接补回这个1，也就变成了1000-1100-1100-1100-1100-1101

尾数求和

规格化

上一步计算出的值并不符合要求，尾数的最高为必须为1，因此需要将尾数位左移4位，对应的阶码减去4 。规格化后的符号为0，阶码为123（对应的二进制为1111011），尾数去掉隐藏值为100-1100-1100-1100-1101 。三部分组合起来就是1-0.9的结果，转化为十进制就为0.100000024

如果要求绝对精度呢？比如在金融领域，一点点精度的缺失可能带来巨额的财产损失，这个时候推荐使用Decimal类型进行表示。

public static void main(String[] args) {

    BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
    BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");

    BigDecimal c = a.subtract(b);
    System.out.println(c);

}

//结果为0.1

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5. 参考

Java开发手册
百度百科