C中的隐式类型转换答案

【问题标题】：Implicit type conversion in CC中的隐式类型转换
【发布时间】：2011-12-25 18:18:31
【问题描述】：

我在 wikipedia (http://en.wikipedia.org/wiki/Type_conversion#Implicit_type_conversion) 上偶然发现了以下示例。

#include <stdio.h>

int main()
{
    int i_value   = 16777217;
    float f_value = 16777217.0;
    printf("The integer is: %i\n", i_value); // 16777217
    printf("The float is:   %f\n", f_value); // 16777216.000000
    printf("Their equality: %i\n", i_value == f_value); // result is 0
}

他们的解释：“这种奇怪的行为是由于 i_value 与 f_value 比较时隐式转换为浮动造成的；这种转换失去了精度，使得被比较的值不同。”

这不是错的吗？如果将 i_value 强制转换为浮点数，那么两者的精度损失将相同，并且它们将相等。所以 i_value 必须强制转换为 double。

【问题讨论】：

使用 g++ (GCC 4.6.2) 我得到 1 表示平等。
@Kerrek：还有我。在 VS 中，我得到 0。
@OliCharlesworth：我很好奇将文字更改为f 或将类型更改为double——在所有情况下我都会得到1...
您可能正在使用 x64 系统，它不使用 10 字节扩展，而是使用通常的双精度。您还可以使用 -mfpmath=sse -msse 在 32 位 cpu 上观察这一点。

标签： c floating-point type-conversion

【解决方案1】：

我认为 32 位 IEEE 浮点可以容纳的最大整数值是 1048576，它小于上面的数字。所以，浮点值肯定不会正好是 16777217。

我不确定的部分是编译器如何在两种不同类型的数字（即浮点数和整数）之间进行比较。我可以想到三种不同的方法：

1) 将两个值都转换为“float”（这应该使值相同，所以这可能不是编译器所做的）

2) 将两个值都转换为“int”（这可能会或可能不会将它们显示为相同...转换为 int 通常会截断，因此如果浮点值为 16777216.99999，则转换为“int”会截断)

3) 将两个值都转换为“double”。我的猜测是编译器会这样做。如果这是编译器所做的，那么这两个值肯定会不同。 double 可以准确地保存 16777217，也可以准确地表示 16777217.0 转换为的浮点值（不完全是 16777217.0）。

【讨论】：

【解决方案2】：

不，在相等运算符的情况下，“通常的算术转换”发生，开始：

首先，如果任一操作数对应的实类型为long double，则转换另一操作数，不改变类型域，对应真实类型为long double的类型。

否则，如果任一操作数对应的实类型为double，则转换另一操作数，不改变类型域，对应真实类型为double的类型。

否则，如果任一操作数对应的实类型为float，则转换另一操作数，不改变类型域，对应真实类型为float的类型。

最后一种情况在这里适用：i_value 转换为 float。

您可以从比较中看到奇怪的结果，尽管这是因为对通常的算术转换的警告：

浮动操作数的值和浮动结果的值表达式可以以更高的精度和范围来表示类型要求的；类型不会因此而改变。

这是正在发生的事情：转换后的i_value 的类型仍然是float，但是在这个表达式中，您的编译器正在利用这个纬度并以比float 更高的精度来表示它。这是编译 387 兼容浮点时的典型编译器行为，因为编译器将临时值留在浮点堆栈上，该堆栈以 80 位扩展精度格式存储浮点数。

如果您的编译器是gcc，您可以通过提供-ffloat-store 命令行选项来禁用此附加精度。

【讨论】：

在 x64 gcc 上使用显式 cvtsi2ssl 指令将整数转换为浮点数。然而，在 x86 上，这正是发生的情况，更高的精度实际上甚至大于两倍。
@konrad.kruczynski：是的，您可以通过提供-mfpmath=sse 选项（这也需要-msse 或暗示该选项的选项）在x86 上获得相同的结果。

【解决方案3】：

这里有一些很好的答案。您必须非常小心地在各种整数和各种浮点表示之间进行转换。

我通常不测试浮点数的相等性，尤其是如果其中一个来自整数类型的隐式或显式转换。我在一个充满几何计算的应用程序上工作。我们尽可能使用标准化整数（通过强制我们在输入数据中接受的最大精度）。对于必须使用浮点的情况，如果需要比较，我们将对差值应用绝对值。

【讨论】：