约“浮点异常”用C

简单的问题，我有以下的C程序：约“浮点异常”用C

#include <stdio.h> 

int main() 
{ 
double x=0; 
double y=0/x; 
if (y==1) 
    printf("y=1\n"); 
else 
    printf("y=%f\n",y); 
if (y!=1) 
    printf("y!=1\n"); 
else 
    printf("y=%f\n",y); 

return 0; 
}

我得到的输出是

y=nan 
y!=1

但是，当我更改线路双X = 0 ; 至 int x = 0; 输出变为

Floating point exception

任何人都可以解释，为什么？

来源

2011-08-01 Moshe

什么时候所有关于精度，双精度，小数点和浮点数的问题都会消失？ http://download.oracle.com/docs/cd/E19957-01/806-3568/ncg_goldberg.html – JonH

您除以零，这是不允许的。 –

有一个在IEE754一个特殊的位模式这表明NaN如零个误差浮点相除的结果。

但是在使用整数算术时没有这样的表示，所以系统必须抛出异常而不是返回NaN。

来源

2011-08-01 18:53:30 Alnitak

好吧，我明白了，但为什么呢？为什么浮点除以零而不是整数？ – Moshe

，因为在完成后可能会检测到浮点除法的'NaN'结果。除了通过测试零除数_before_执行除法之外，没有办法通过整数结果来做到这一点。 – Alnitak

检查整型数据类型的最小值和最大值。你会看到一个未定义的或者nan结果不在它的范围内。

阅读该what every computer scientist should know about floating point.

来源

2011-08-01 18:48:39 JonH

你造成分裂0/0与整数运算（这是无效的，并产生你看到的除外）。不管y的类型，首先评估的是0/x。

当x被声明为double时，零也转换为double，并且该操作使用浮点算法执行。

当x被声明为int时，您将一个int 0除以另一个，并且结果无效。

来源

2011-08-01 18:48:47

整数除以0是非法的，不处理。另一方面，浮动值在C中使用NaN进行处理。以下如何将工作。

int x=0; 
double y = 0.0/x;

来源

2011-08-01 18:49:36 Joe

这很明显，因为'y'现在是双倍。该运算已经有了。 – JonH

@JonH它可能不像你想象的那么明显，特别是因为double值是使用文字整数常量设置的。 :) – Joe

因为由于IEEE 754，NaN的将进行上浮点数非法操作（例如0/0，∞×0，或sqrt(−1)）时产生的。

实际上有两种NaNs，信令和安静。在任何算术运算（包括数字比较）中使用信号NaN使用将导致“无效”异常。使用安静的NaN 只会导致结果为NaN。

由标准指定的NaN表示有一些未指定的位，可用于编码错误类型;但是这个编码没有标准。理论上，运行时系统可以使用信号发送器来扩展具有其他特殊值的浮点数，而不会使用普通值减慢计算。虽然这样的扩展似乎并不常见。

此外，维基百科说，这大约integer division by zero：

整数除以零通常是由浮动点，因为有对结果没有整数表示处理方式不同。某些处理器会在尝试将整数除以零时尝试生成一个异常，但其他处理器会简单地继续并生成一个不正确的除法结果。结果取决于如何实现分区，并且可以是零，有时可能是最大的可能整数。

来源

2011-08-01 18:52:13

-1

浮点本质上是将实数建模为有限的精度。只有有限数量的位模式，但是无数（连续！）数量的实数。它尽其所能，将最接近的可表示的实数返回给它的确切输入。太小而不能直接表示的答案用零表示。除以零是实数中的错误。然而，在浮点数中，因为这些非常小的答案可能会产生零，所以将x/0.0（对于正x）看作“正无穷大”或“太大而不能表示”会很有用。这对于x = 0.0不再有用。

我们可以说的最好的一点是，零除零实际上是“将除零之外无法区分的小东西与零之外的东西区分开来”。这个答案是什么？那么，0/0的确切情况是没有答案的，并且没有很好的方法来处理它。这取决于相对的幅度，因此处理器基本上耸耸肩说，“我失去了所有的精度 - 我给你的任何结果都会误导”，通过返回非数字。

相比之下，当进行整数除零时，除数确实只能表示精确为零。没有办法给它一个一致的含义，所以当你的代码要求答案时，它确实在做非法的事情。

（这是第二种情况下的整数除法，但不是第一种，因为C的升级规则可以看作整数字面值，而且由于两边都是整数，所以除法是整数除法。第一种情况下，事实x是一个双重原因红利将提升一倍。如果通过0.0更换0，这将是一个浮点除法，不管的x类型。）

来源

2011-08-01 19:00:52 wnoise

您的第一段*非常*误导。 IEEE-754浮点中的基本算术运算将它们的论点看作是精确的。零确实意味着完全为零。 '0.0/0.0'不会产生NaN，因为“它可能不是零”;它会产生NaN，因为没有唯一的数字x，其中0 = 0 * x。 –

@Stephen Canon：当然，FP将输入视为精确，并在存在时返回最接近的可表示真实。但他们没有无限的精确度。如果确切答案不可表示，计算中可能出现零点;这确实激发了零除法的处理。考虑正x的x/0的情况：它给出+无穷大。这不是因为无限* 0是任何x，而是真正将零视为“非常小”（无限大为“非常大”）。这种行为是有用的和有意义的，但是对于x = 0就停止了。 – wnoise

对不起，但那是不正确的。在我的评论中，我有点快速和松散，但这仍然是错误的。零不被视为“非常小”。实际发生的情况是，a/x在x = 0时在数学上未定义，但函数通过以x - > 0+为极限的连续性来扩展。这个限制不是通常的实数，而是实数的两点压缩，所以它是+无穷大。如果0仅仅被视为“非常小”，那么被零除的信号会溢出。但是，它没有;结果是*精确*无穷大。 –

如果您除以int至int即可除以0.

0/0双打是NaN。

int x=0; 
double y=0/x; //0/0 as ints **after that** casted to double. You can use 
double z=0.0/x; //or 
double t=0/(double)x; // to avoid exception and get NaN

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2011-08-01 19:06:00 RiaD

约“浮点异常”用C

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