IEEE-754双精度浮点数
IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)规定了四种表示浮点数值的方式:单精确度(32位)、双精确度(64位)、延伸单精确度(43比特以上,很少使用)与延伸双精确度(79比特以上,通常以80位实现),本文介绍64位双精度浮点数。
存储结构
IEEE-754双精度浮点数(double floating-point)存储为64bit,由符号位(s)、有偏指数(e)、小数部分(f)组成:

| 组成 | 描述 | 位数 | 位置 |
|---|
| sign | 符号,0表示正,1表示负 | 1bit | 63 |
| exponent | 指数部分 | 11bit | 52-62 |
| fraction | 小数部分 | 52bit | 0-51 |
类型划分
11位的指数部分可存储00000000000 ~ 11111111111(十进制范围为0 ~ 2047),取值可分为3种情况:
- 11位指数不为00000000000和11111111111,即在00000000001 ~ 11111111110(1 ~ 2046)范围,这被称为规格化。
- 指数值为00000000000(0),这被称为非规格化
- 指数值为11111111111(2047),这是特殊值,有两种情况:
- 当52位小数部分f全为0时,若符号位是0,则表示
+Infinity(正无穷),若符号位是1,则表示-Infinity(负无穷)
- 当52位小数部分f不全为0时,表示
NaN(Not a Number)
规格化
规格化下,浮点数的形式可表示为
(−1)s×1.f(有效52位)bbb⋯b(53位及以后ccc⋯)×2e−1023(0<e<2047)
其中:
s为0或1,0表示正数,1表示负数,对应1bit的符号位
f为52位有效位,其中的每一位b是0或1,对应52bit的小数部分(不足52位补0)
c是超出52位的部分(如果有的话,需要舍入(精度会丢失),规则下述)
e为十进制数值,其11位的二进制数值对应11bit的指数部分
1023为移码,移码值为 2n−1−1,这里的n表示指数位数,对于64bit的双精度存储,n是11
十进制中,12345可表示为1.2345×104;二进制中,10011可表示为1.0011×24
先看个简单例子,计算2.25的双精度浮点数:
2.25转为二进制为10.01,10.01转为上述表示法为 1.f001×21,可得:
- 数值为正,因此符号位是0
- 小数为001,不足52位,补0,得到
001后49个0共52位0010000000000000000000000000000000000000000000000000
- 指数e-1023 = 1,则 e = 1024,二进制值为11位10000000000
综上,将1位符号、11位指数、52位小数整合可得到2.25的双精度浮点数表示:
s0e10000000000f0010000000000000000000000000000000000000000000000000
上述步骤反向操作可得到十进制值
上面这个例子中,小数部分不存在舍入的问题(位数小于52位),那么如果小数超出了52位,如何处理呢?有以下几种情况:
1、第53位是0,无需处理
2、第53位是1且53位之后全是0:
- 若第52位是0,无需处理;
- 若第52位是1,那么向上舍入
3、第53位是1,且之后不全是0:那么向上舍入
再看一个例子,计算23.3的双精度浮点数:
23.3转为二进制为
10111.01001100110011001100110011001100110011001100110011001100循环⋯
改写为
1.52位01110100110011001100110011001100110011001100110011001100循环1100⋯×24
数值为正,因此符号位是0;指数e−1023=4,e=102710=100000000112,因此指数部分是10000000011;小数位无限循环,53位是1且之后不全是0,符合上述规则3,因此向上舍入,第52位由0变为1,最终小数部分为:
0111010011001100110011001100110011001100110011001101
整合后得到23.3的双精度浮点数表示:
s0e10000000011f0111010011001100110011001100110011001100110011001101
非规格化
非规格化可用以下形式表示(小数点前面是0):
(−1)s×0.f(52位)bbb⋯b×2e−1022(e=0)
当f=0(52位小数全为0)时,表示的值是0:s=0表示-0,s=1表示+0
特殊值
当e=2047(11位指数全为1)时:
- 若f>0,表示
NaN
- 若f=0,s=0,表示
+Infinity
- 若f=0,s=1,表示
-Infinity
数值范围
1、在规格化中,当指数e最大(前10位为1,11位为0,即2046)且小数f最大(52位全为1)时,能表示出最大正值,为
1.52个1111⋯11×22046−1023=53个1111⋯11971个0000⋯00
转为十进制值为1.7976931348623157e+308,则能表示的最小负值为-1.7976931348623157e+308。
2、在规格化中,当指数e最小(前10位为0,11位为1,即1)且小数f最小(52位全为0)时,能表示出最小正值,为
1.52个0000⋯00×21−1023=0.1021个0000⋯001
转为十进制值为2.2250738585072014e-308,则能表示的最大负值为-2.2250738585072014e-308。
在非规格化中,指数e为0
1、当小数f最大(52位全为1)时,能表示出最大正值,为
0.52个1111⋯11×2−1022=0.1022个0000⋯0052个1111⋯11
转为十进制值为2.225073858507201e-308,则最小负值为-2.225073858507201e-308
2、当小数f最小(前51位为0,52位为1)时,能表示出最小正值,为
0.第52位为1000⋯01×2−1022=0.1073个0000⋯001
转为十进制值为5e-324,则最大负值为-5e-324
整数范围(精确整数,无精度丢失)
当 e - 1023 = 52,即e = 1075,小数f最大(52位全为1)时,能表示出最大安全正整数,为
1.52个1111⋯11×252=53个1111⋯11
转为十进制值为253−1 = 9007199254740991,则能表示的最小安全负整数为-9007199254740991
总结
1、javascript中的数值统一采用IEEE-754双精度存储,因此在计算时可能出现精度丢失,导致奇怪的结果,如 0.1 + 0.2 !== 0.3
2、下表列出了IEEE-754中的数值边界值,其中某些值对应javascript中的数值常量
| - | 最小负值 | 最大负值 | 最小正值 | 最大正值 | 最小安全负整数 | 最大安全正整数 |
|---|
| 规格化 | -1.7976931348623157e+308 | -2.2250738585072014e-308 | 2.2250738585072014e-308 | 1.7976931348623157e+308(Number.MAX_VALUE) | -9007199254740991(Number.MIN_SAFE_INTEGER) | 9007199254740991(Number.MAX_SAFE_INTEGER) |
| 非规格化 | -2.225073858507201e-308 | -5e-324 | 5e-324(Number.MIN_VALUE) | 2.225073858507201e-308 | - | - |
IEEE 754可以表示的数值范围是:
[−1.7976931348623157×10308,−5×10−324]∪[5×10−324,1.7976931348623157×10308]
超过1.7976931348623157e+308为Infinity,小于-1.7976931348623157e+308为-Infinity,在(-5e-324,5e-324)之间的数显示为0