[筆記]浮點數(Floating Point)整理
何謂浮點數？
在了解浮點數之前，可以先大概了解一下跟他相對應的定點數
定點數： 小數點固定，整個數字表示為 整數 + 小數
今天要表示 25.125
那定點數表示法就是 25 125，中間再以小數點作為連接
浮點數： 小數點是漂浮不定的，整個數字表示分為 有效數字跟指數，類似於科學記號表示法
今天要表示 25.125
那浮點數表示法就是 2.5125 * 10^-1
為何需要浮點數？
今天若需要儲存那些很大的數字或很小的數字的時候，為了要讓精度提高，我們會需要大量的記憶體去儲存那些數字
像是 150000000 和 0.00000015
若是以浮點數表示就是 1.5*10^7 和 1.5 * 10^-7
電腦只需要儲存 1.5 有效位數跟 7 指數這兩個數字，這樣節省大量記憶體，也讓我們能夠操作很大或是很小的數字
若以圓周率來說
3.14159265359
若要很精確儲存圓周率，需要極大的記憶體才能儲存，儲存越多的位數，代表越精準
在記憶體有限的狀況下，我們會使用約略值去表示，像是 3.14
所以浮點數讓我們能儲存很大或很小的數字，但它本身可能只是一個約略值
最令人困惑的問題 0.1 + 0.2 ≠ 0.3
之所以 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 是因為我們電腦用二進位浮點數去表示這些數字，然而 1/10 跟 2/10 並不是二進位可以明確表示出來的，導致他最終會以約略值去呈現
0.1 → 0.0011001100110011......
0.2 → 0.001100110011....
後面...為受限於有效位數約為 23 位數(單精度)的情況下，後面的會被省略掉
結果就是兩個相加後不會直接等於 0.3
那要怎麼解決這種小數點精算的問題？
在處理像是匯率或是跟錢相關的問題時，我們可以先將有小數點的數字乘於一定的倍數讓其沒有小數點，運算後再將其除回去即可，或是改成十進位制
結論
- 浮點數是類似於科學記號的表示法
- 浮點數解決了儲存很巨量或很小的數字佔太多記憶體問題
- 浮點數本身可能只是一個約略值，在做精確的小數點計算可能會有非預期的結果
- 太大的數字浮點數也有可能會造成溢位
小數點是漂浮不定的，整個數字表示分為 有效數字跟指數，類似於科學記號表示法
今天要表示 25.125
那浮點數表示法就是 2.5125 * 10^-1
為何需要浮點數？
今天若需要儲存那些很大的數字或很小的數字的時候，為了要讓精度提高，我們會需要大量的記憶體去儲存那些數字
像是 150000000 和 0.00000015
若是以浮點數表示就是 1.5*10^7 和 1.5 * 10^-7
電腦只需要儲存 1.5 有效位數跟 7 指數這兩個數字，這樣節省大量記憶體，也讓我們能夠操作很大或是很小的數字
若以圓周率來說
3.14159265359
若要很精確儲存圓周率，需要極大的記憶體才能儲存，儲存越多的位數，代表越精準
在記憶體有限的狀況下，我們會使用約略值去表示，像是 3.14
所以浮點數讓我們能儲存很大或很小的數字，但它本身可能只是一個約略值
最令人困惑的問題 0.1 + 0.2 ≠ 0.3
之所以 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 是因為我們電腦用二進位浮點數去表示這些數字，然而 1/10 跟 2/10 並不是二進位可以明確表示出來的，導致他最終會以約略值去呈現
0.1 → 0.0011001100110011......
0.2 → 0.001100110011....
後面...為受限於有效位數約為 23 位數(單精度)的情況下，後面的會被省略掉
結果就是兩個相加後不會直接等於 0.3
那要怎麼解決這種小數點精算的問題？
在處理像是匯率或是跟錢相關的問題時，我們可以先將有小數點的數字乘於一定的倍數讓其沒有小數點，運算後再將其除回去即可，或是改成十進位制
結論
- 浮點數是類似於科學記號的表示法
- 浮點數解決了儲存很巨量或很小的數字佔太多記憶體問題
- 浮點數本身可能只是一個約略值，在做精確的小數點計算可能會有非預期的結果
- 太大的數字浮點數也有可能會造成溢位
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