Pourquoi le float est-il en simple précision ?

Parce que float occupe un espace de stockage relativement petit, seulement 32 bits. Les raisons pour lesquelles float est conçu en simple précision : 1. L'espace de stockage est une ressource limitée. L'utilisation d'un espace de stockage plus petit pour stocker les nombres à virgule flottante peut offrir une plus grande flexibilité et efficacité. L'espace de stockage de 32 bits des nombres à virgule flottante en simple précision est suffisant. Répondre aux besoins de la plupart des applications ; 2. L'efficacité du calcul est également l'un des facteurs à prendre en compte lors de l'exécution de calculs à virgule flottante, l'utilisation de types de données plus petits peut améliorer la vitesse de calcul des nombres à virgule flottante simple précision. .

Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur Dell G3.

Float est un type de données utilisé pour stocker des nombres à virgule flottante (c'est-à-dire des décimales). On l'appelle « simple précision » car il occupe un espace de stockage relativement petit, seulement 32 bits (4 octets), tandis que « double précision » fait référence à un autre type de données à virgule flottante double, qui occupe l'espace est de 64 bits (8 octets).

Pourquoi le flotteur est-il conçu pour une simple précision, et non pour une double précision ou une autre précision plus grande ? Cela implique principalement deux considérations : l’espace de stockage et l’efficacité informatique.

L'espace de stockage est une ressource limitée, notamment dans la mémoire de l'ordinateur. Chaque espace de stockage supplémentaire pour un type de données occupera plus de mémoire, limitant la quantité de données pouvant être stockées simultanément. Dans de nombreuses applications, l'espace de stockage est un facteur critique. Par conséquent, l'utilisation d'un espace de stockage plus petit pour stocker des nombres à virgule flottante peut offrir une plus grande flexibilité et efficacité. L'espace de stockage de 32 bits des nombres à virgule flottante simple précision est suffisant pour répondre aux besoins de la plupart des applications.

L'efficacité informatique est également l'un des facteurs à prendre en compte. Lors de l'exécution de calculs en virgule flottante, l'utilisation de types de données plus petits peut augmenter la vitesse de calcul. Les nombres à virgule flottante simple précision ne nécessitent que des opérations de calcul sur 32 bits, qui peuvent être effectuées plus rapidement que les opérations sur 64 bits des nombres à virgule flottante double précision. Pour certaines applications nécessitant un calcul efficace, telles que le calcul scientifique, le traitement d’images et le développement de jeux, la vitesse de calcul est cruciale.

Les nombres à virgule flottante simple précision ont également certaines limites. Puisqu’il n’y a que 32 espaces de stockage, sa plage de représentation et sa précision sont relativement faibles. Le nombre de chiffres significatifs qu'il peut représenter est d'environ 6 à 7 chiffres, tandis que le nombre de chiffres significatifs qu'un nombre à virgule flottante double précision peut représenter est d'environ 15 à 16 chiffres. Cela signifie que les nombres à virgule flottante double précision peuvent être plus adaptés lorsque vous travaillez avec de grandes plages de valeurs ou des calculs nécessitant une plus grande précision.

En bref, la conception de float en tant que nombre à virgule flottante simple précision est basée sur l'équilibre entre l'espace de stockage et l'efficacité de calcul. Il offre une précision et une portée suffisantes pour la plupart des applications et est plus efficace sur le plan informatique. Dans des scénarios d'application spécifiques, les types de données appropriés peuvent être sélectionnés en fonction des besoins afin d'équilibrer les exigences de stockage et de calcul.

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