将'0‘转换为双精度，然后乘以-1将得到负零

将'0'转换为双精度，然后乘以-1将得到负零。

在计算机中，双精度浮点数是一种表示实数的数据类型，通常由64位二进制数表示。双精度浮点数可以表示非常大或非常小的数字，并且可以表示小数。

将'0'转换为双精度浮点数后，得到的结果仍然是0。这是因为在浮点数的表示中，存在正零和负零两种形式。正零和负零在数值上是相等的，但在符号上有所区别。

乘以-1后，负零的符号位变为负号，即得到负零。负零在某些特定的计算场景中可能会有一定的用途，但在一般情况下，负零和正零没有区别。

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IEEE 754二进制浮点数算术标准

IEEE标准采用类似于科学计数法的方式表示浮点小数，即我们将每一个浮点数表示为 V = (-1)s * M * 2E 。 1）(-1)s表示符号位，当s=0，V为正数；当s=1，V为负数。...所谓科学计数法，我举一个例子（左移/右移指数的多少位，我们知道在二进制中左移一位表示乘以2，右移一位表示除以2，当移动N位时就是2N，N可为正也可为负）。...单精度为8，双精度为11。所以单精度的固定偏移值是28-1 – 1 = 128 – 1 = 127，而双精度的固定偏移值是211-1 – 1 = 1024 – 1 = 1024。...f = 0 (−1)s × 0.0 (有符号的零) s = 0, e = 255, f = 0 +Infinity (正元穷大，特殊值) s = 1, e = 255, f = 0 +Infinity...除基取余法：把给定的数除以基数，取余数作为最低位的系数，然后继续将商部分除以基数，余数作为次低位系数，重复操作，直至商为0。 ? 以下推导过程我在纸上写出来了。 ? 计算结果与官网的进行对比如下。

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【进制转换】《进制大乱斗，谁才是真正的赢家！》

例子：将十进制数13转换为二进制： 13 ÷ 2 = 6 余 1 6 ÷ 2 = 3 余 0 3 ÷ 2 = 1 余 1 1 ÷ 2 = 0 余 1 倒序排列余数，得到二进制数1101。...例子：将二进制数1101转换为十进制： 1*2^3 + 1*2^2 + 0*2^1 + 1*2^0 = 8 + 4 + 0 + 1 = 13 3.3 十进制转八进制将十进制数转换为八进制数，可以使用类似短除法...例子：将十进制数431转换为十六进制： 431 ÷ 16 = 26 余 F 26 ÷ 16 = 1 余 A 1 ÷ 16 = 0 余 1 倒序排列余数，得到十六进制数1AF。...例子：将八进制数331转换为二进制： 3(011) 3(011) 1(001) 得到二进制数1101101。...二进制小数到十进制：将二进制数的小数部分从左至右，依次乘以2的负幂次。将所有结果相加，即为对应的十进制数。

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JavaScript 浮点数之迷：0.1 + 0.2 为什么不等于 0.3？

十进制小数转二进制，小数部分，乘 2 取整数，若乘之后的小数部分不为 0，继续乘以 2 直到小数部分为 0 ，将取出的整数正向排序。...其中能够真正决定数字精度的是尾部，即 64Bits 分为以下 3 个部分： sign bit（S，符号）：用来表示正负号，0 为正 1 为负（1 bit） exponent（E，指数）：用来表示次方数...尾数 M IEEE 754 规定，在计算机内部保存 M 时，默认这个数的第一位总是 1，因此可以被舍去，只保存后面部分，这样可以节省 1 位有效数字，对于双精度 64 位浮点数，M 为 52 位，将第一位的...在双精确度浮点数下二进制数公式 V 演变如下所示：指数 E E 为一个无符号整数，在双精度浮点数中 E 为 11 位，取值范围为，即表示的范围为 0 ~ 2047。...1，得到如下 1001100110011001100110011001100110011001100110011001 // 0 舍 1 入，得到如下 1001100110011001100110011001100110011001100110011010

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Java 基本类型的各种运算，你真的了解了么？

正数的反码和原码一样，负数的反码需要保留最左边符号位，然后将原码数值位按照每位取反得到。比如数字6在 8 位计算机中反码就是它的原码：0000 0110。...正数的补码和原码一样，负数的补码需要保留最左边符号位，然后将原码数值位按照每位取反再加一。不同于反码系统中 0 有两种表示方式，补码系统的 0 就只有一种表示方式，就是数字 0 本身。...阶码位同上，尾数部分有效数字为 1.000 0010 1100 1100 1100 1101，转换成十进制为 1.021875，然后乘以 2 得到 16.35000038。...，转成十进制为 1.7999999523162842，然后乘以 0.5 得到 0.899999976158142，你会发现 0.9 并不能用有限二进制位进行精确表示。...对采用科学计数法表示的数做加减法运算时，想让小数点对齐，就要确保指数一样，然后再将有效数字按照正常的数进行加减运算。具体操作如下：零值检测。阶码和尾数全为 0，即零值，有零值参与可以直接出结果。

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二进制，八进制，十六进制之了解

为了将整数转换为二进制、八进制或十六进制的文本串，可以分别使用bin() ,oct() 或hex() 函数： x = 1234 bin(x) ‘0b10011010010’ oct(x)...具体做法是：用2乘十进制小数，可以得到积，将积的整数部分取出，再用2乘余下的小数部分，又得到一个积，再将积的整数部分取出，如此进行，直到积中的小数部分为零，或者达到所要求的精度为止。...例题： 0.68D = ______ B（精确到小数点后5位） **解析：**如下图所示，0.68乘以2，取整，然后再将小数乘以2，取整，直到要求精度。...小数部分0.68乘以16，取整，然后再将小数乘以16，取整，直到达到题目要求精度。...得到结果：19.ae1H. .R进制转十进制二进制转十进制 **方法为：**把二进制数按权展开、相加即得十进制数。

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小数在内存中是如何存储的？

IEEE 754是最广泛使用的浮点数运算标准，在标准中规定了四种表示浮点数值的方式：单精度：32位 - 4字节双精度：64位 - 8字节延伸单精度：43+ 延伸双精度：79+ 1....符号位我们很熟悉，只占一位，并且出现在最高位，0为正，1为负。单精度：符号1位，阶码8位，尾数23位双精度：符号1位，阶码11位，尾数52位延伸精度很少使用，不做介绍 ? 2....存储方式一个十进制的小数在进行存储时，首先要将整数部分与小数部分都转换为二进制，然后再整理成类似科学计数法的形式，即：移动小数点，使得小数点的左边只有一位，并且只可能为1（因为是二进制），小数点右侧的部分即为尾数部分...十进制转二进制小数分为整数部分和小数部分，整数部分的转换照常进行，不断的除2得到，小数部分刚好是不断的乘2得到，一直到小数部分为0，或者已经达到了对应的精度，以69.3125为例。...二进制转十进制由二进制转换为十进制比较简单，就是运算规则做相反的运算，整数部分是做除法得到的，那么转换回去的时候就是做乘法，小数部分是做乘法得到的，那么转换回去的时候就做除法，以0100 0101.0101

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为什么0.1+0.2不等于0.3？

与许多其他编程语言不同，JavaScript 并未定义不同类型的数字数据类型，而是始终遵循国际 IEEE 754 标准，将数字存储为双精度浮点数。...第一步是将十进制的 0.1 转换为二进制的 0.1。首先将 0.1 乘以 2，然后将小数点前的数字分离出来，得到其相应的二进制数。 ? 重复此操作至 64 位。...然后把它们按升序排列，获取尾数，再根据双精度标准，我们将把其四舍五入到 52 位。 ? 尾数用科学计数法表示二进制 0.1 并只保留前 52 位： ? 尾数部分处理好后。...将两个数相加，得到： ? 转换为浮点数，它变成： ? 这就是 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 的原因。...原文链接：https://medium.com/better-programming/why-is-0-1-0-2-not-equal-to-0-3-in-most-programming-languages

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为什么0.1+0.2不等于0.3？原来编程语言是这么算的……

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数值信息的机器级存储

（反码转原码得到结果：1000 0000 [-0] ）显然，0 本身无正负之分，而一个整数是不允许有两个二进制数值的。...下图是浮点数存储的标准格式，当然单双精度在各自的模块使用的位数不尽相同。...IEEE 标准规定，单精度浮点数的这个 Bias 为 127，双精度的 Bias 为 1023 。...对于单精度（八个零）来说，E = 1 - (2^7 -1) = -126 ，对于双精度（十六个零）来说，E = 1 - (2^15 - 1) = -1022 。非规格化的尾数 M = f。...然后接着读取八个比特位（无符号），减去偏置值 127 得到实际的阶码值。最后的 23 个比特位表示该浮点数的尾数部分，加上一就能得到实际的尾数值。

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你不会知道编程语言会把0.1+0.2算成多少

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