💎一站式轻松地调用各大LLM模型接口,支持GPT4、智谱、星火、月之暗面及文生图 广告
### 概述 Java的Float类主要的作用就是对基本类型float进行封装,提供了一些处理float类型的方法,比如float到String类型的转换方法或String类型到float类型的转换方法,当然也包含与其他类型之间的转换方法 > java float类型用IEEE754标准规定; float占用4个字节,包括: * 1bit(符号位):0表示正数,1表示负数; * 8bits(指数位):float的偏移量为2^8 - 1,double的偏移量为2^11 - 1; * 23bits(尾数位):实际尾数部分中的小数点后的数值,规约浮点数使用标准的二进制科学计数法表示,其尾数范围在 \[1,2),非规约浮点数的尾数部分范围在(0,1) ![](https://img.kancloud.cn/75/5c/755cd769c23a7d594431ce64cf46dea3_1302x250.png) 示例: ``` 8.25 的 float 表示 整数8的二进制:1000 小数0.25的二进制:.01 8.25整体的二进制:1000.01 → 1.00001 * 2^3 小数点左移 3 位,所以指数部分(3 + 127) = 130,二进制是 10000010 尾数:去掉小数点前面的1,为 00001,补充到 23 位,000 0100 0000 0000 0000 0000 最终 8.25 在内存中存储的二进制是:0100 0001 0000 0100 0000 0000 0000 0000 ``` ``` 9.5 的 float 表示 9.5的二进制:1001.1 -> 1.0011 * 2^3 指数位是 (3 + 127)=130,二进制 10000010 尾数是 0011 000000 0000000000 000 最终 9.5 在内存中存储的二进制是:010000010 0011 000000 0000000000 000,和程序打印出来的一致。 ``` 类继承关系: ``` public final class Float extends Number implements Comparable<Float> { public static final float POSITIVE_INFINITY = 1.0f / 0.0f; // 正无穷大 public static final float NEGATIVE_INFINITY = -1.0f / 0.0f; // 负无穷大 public static final float NaN = 0.0f / 0.0f; // Not a Number(不是数)(输出就是NaN) // 指数部分的最大值(指数位的长度1个字节):127,最小值为-126 public static final int MAX_EXPONENT = 127; public static final int MIN_EXPONENT = -126; // 一个float占4个字节(32位) public static final int SIZE = 32; } ``` > 说明:这是java的规定,没必要深究为什么1.0/0.0不报错,不过1/0肯定报错 #### 关于IEEE 754 > 在看Float前需要先了解IEEE 754标准,该标准定义了浮点数的格式还有一些特殊值,它规定了计算机中二进制与十进制浮点数转换的格式及方法。规定了四种表示浮点数值的方法,单精确度(32位)、双精确度(64位)、延伸单精确度(43位以上)与延伸双精确度(79位以上)。多数编程语言支持单精确度和双精确度,这里讨论的Float就是Java的单精确度的实现 ## 类方法: 1.toString\(float f\): ``` public String toString() { return Float.toString(value); } public static String toString(float f) { return FloatingDecimal.toJavaFormatString(f); } ``` > FloatingDecimal:的作用是将float格式化转换,即什么时候用数字显示\(位数小于8位\),什么时候用指数显示\(位数&gt;=8位\) > 更加详细的在API中有说明 2.toHexString\(float f\):转成16进制的字符串(用科学计数法表示) ``` public static String toHexString(float f) { if (Math.abs(f) < FloatConsts.MIN_NORMAL && f != 0.0f ) {// float subnormal // Adjust exponent to create subnormal double, then // replace subnormal double exponent with subnormal float // exponent String s = Double.toHexString(Math.scalb((double)f, /* -1022+126 */ DoubleConsts.MIN_EXPONENT- FloatConsts.MIN_EXPONENT)); return s.replaceFirst("p-1022$", "p-126"); } else // double string will be the same as float string return Double.toHexString(f); } ``` 3.两个valueOf\(\):将字符串/浮点数转换成Float类型的对象 ``` public static Float valueOf(String s) throws NumberFormatException { return new Float(parseFloat(s)); } public static Float valueOf(float f) { return new Float(f); } ``` 4.parseFloat\(String s\):和valueOf重复了 ``` public static float parseFloat(String s) throws NumberFormatException { return FloatingDecimal.parseFloat(s); } ``` 5.isNaN\(float v\):判断是不是一个‘不是数’\(NaN和任何东西都不想等,包括他自己\) ``` public static boolean isNaN(float v) { return (v != v); } ``` 6.isInfinite\(float v\):判断是不是正无穷或者负无穷(这两个数使计算没有任何意义) ``` public static boolean isInfinite(float v) { return (v == POSITIVE_INFINITY) || (v == NEGATIVE_INFINITY); } ``` 7.floatToRawIntBits\(float value\) floatToIntBits\(float value\) intBitsToFloat\(int bits\): > * 根据 IEEE 754 的浮点“单一形式”中的位布局,返回指定浮点值的表示形式 > * 根据 IEEE 754 的浮点“单一形式”中的位布局,返回指定浮点值的表示形式,并保留非数字 \(NaN\) 值。 > * 返回对应于给定的位表示形式的 float 值。该参数被认为是符合 IEEE 754 的浮点“单一形式”中的位布局规定的浮点值表示形式 ``` public static native float intBitsToFloat(int bits); public static native int floatToRawIntBits(float value); public static int floatToIntBits(float value) { int result = floatToRawIntBits(value); // Check for NaN based on values of bit fields, maximum // exponent and nonzero significand. if ( ((result & FloatConsts.EXP_BIT_MASK) == FloatConsts.EXP_BIT_MASK) && (result & FloatConsts.SIGNIF_BIT_MASK) != 0) result = 0x7fc00000; return result; } ``` 8.compare\(float f1, float f2\):比较两个float的大小 ``` public static int compare(float f1, float f2) { if (f1 < f2) return -1; // Neither val is NaN, thisVal is smaller if (f1 > f2) return 1; // Neither val is NaN, thisVal is larger // Cannot use floatToRawIntBits because of possibility of NaNs. int thisBits = Float.floatToIntBits(f1); int anotherBits = Float.floatToIntBits(f2); return (thisBits == anotherBits ? 0 : // Values are equal (thisBits < anotherBits ? -1 : // (-0.0, 0.0) or (!NaN, NaN) 1)); // (0.0, -0.0) or (NaN, !NaN) } ``` ### float二进制表示 ``` int i = Float.floatToIntBits(8.25f); System.out.println(Integer.toBinaryString(i)); // output==>1000001000001000000000000000000 ``` ### 精度损失 看下面的程序: ``` float f = 2.2f; double d = (double) f; System.out.println(f); System.out.println(d); ``` 打印出来的结果: ``` 2.2 2.200000047683716 ``` 为什么会出现这种情况? 对于不能用二进制表示的 十进制小数,二进制小数位会进行循环,所以会损失精度。比如下面的语句会输出 true: ``` System.out.println(2.2f == 2.20000001f); ``` ### 测试 ``` float num = 4.0f / 0.0f; System.err.println(num); // java中规定分母不能为0,但是浮点数计算中不抛异常 output==>Infinity ```