在浮点数编码表示中,在机器数中不出现,隐含的是?A.阶码B.符号C.尾数D.基数

哈工大的教材,太亲切了!因为书上说的不是补码规格化,这本只是唐朔飞的教材,找学习指导那本书,第六章有一个表写的很详细.此题答案如下：
最大正数：2^31*（1-2^-17） 0,11111；0.11······1
最小正数：（2^-32）*（2^-1） 1,00000；0.10······0
最大负数：-（2^-32）*（2^-1+2^-17) 1,00000；1.011·····1
最小负数：2^31*（-1） 0,11111；1.00·······0
以上四个数为没有取绝对值的,取绝对值只需把后两个位置换一下即可.
其中阶码可以对称记忆较为方便,希望对你有帮助!

printf ( "%lfn", fun ( a ) );改为
printf ( "%.2lfn", fun ( a ) );
系统自动四舍五入

IEEE_754关于浮点数的规定 http://wenku.baidu.com/view/64a29a49cf84b9d528ea7ab9.html

一种用函数编程：
map(lambda x:x/10.0,range(10))
一种用列表推导：
[i/10.0 for i in range(10)]

、浮点数的表示
一个浮点数（Floating Point Number）由三个基本成分构成：符号（Sign）、阶码（Exponent）和尾数（Mantissa）.
通常,可以用下面的格式来表示浮点数：S P M
其中S是符号位,P是阶码,M是尾数.
根据IEEE（美国电气和电子工程师学会）754标准中的定义,单精度（Single Precision）浮点数是32位（即4字节）的,双精度（Double Precision）浮点数是64位（即8字节）的.两者的S、P、M所占的位数以及表示方法由下表可知：S P M 表示公式 偏移量
单精度浮点数
1（第31位）
8（30到23位）
23（22到0位）
(-1)^S*2(P-127)*1.M
127
双精度浮点数
1（第63位）
11（62到52位）
52（51到0位）
(-1)^S*2(P-1023)*1.M
1023
其中S是符号位,只有0和1,分别表示正负.
P是阶码,通常使用移码表示（移码和补码只有符号位相反,其余都一样.对于正数而言,原码、反码和补码都一样；对于负数而言,补码就是其绝对值的原码全部取反,然后加1）.阶码可以为正数,也可以为负数,为了处理负指数的情况,实际的指数值按要求需要加上一个偏差（Bias）值作为保存在指数域中的值,单精度数的偏差值为127,双精度数的偏差值为1023.例如,单精度的实际指数值0在指数域中将保存为127,而保存在指数域中的64则表示实际的指数值-63,偏差的引入使得对于单精度数,实际可以表达的指数值的范围就变成-127到128之间（包含两端）.
M为尾数,其中单精度数为23位长,双精度数为52位长.IEEE标准要求浮点数必须是规范的.这意味着尾数的小数点左侧必须为1,因此在保存尾数的时候,可以省略小数点前面这个1,从而腾出一个二进制位来保存更多的尾数.这样实际上用23位长的尾数域表达了24位的尾数.例如对于单精度数而言,二进制的1001.101（对应于十进制的9.625）可以表达为1.001101 × 23,所以实际保存在尾数域中的值为00110100000000000000000,即去掉小数点左侧的1,并用0在右侧补齐.
根据标准要求,无法精确保存的值必须向最接近的可保存的值进行舍入,即不足一半则舍,一半以上（包括一半）则进.不过对于二进制浮点数而言,还多一条规矩,就是当需要舍入的值刚好是一半时,不是简单地进,而是在前后两个等距接近的可保存的值中,取其中最后一位有效数字为零者.
据以上分析,IEEE 754标准中定义浮点数的表示范围为：二进制（Binary）
十进制（Decimal）
单精度浮点数
± (2-2^-23) × 2127
± 10^38.53
双精度浮点数
± (2-2^-52) × 21023
± 10^308.25
浮点数的表示有一定的范围,超出范围时会产生溢出（Flow）,一般称大于绝对值最大的数据为上溢（Overflow）,小于绝对值最小的数据为下溢（Underflow）.
二、浮点数的表示约定
单精度浮点数和双精度浮点数都是用IEEE 754标准定义的,其中有一些特殊约定,例如：
1、当P=0,M=0时,表示0.
2、当P=255,M=0时,表示无穷大,用符号位来确定是正无穷大还是负无穷大.
3、当P=255,M≠0时,表示NaN（Not a Number,不是一个数）.
三、非规范浮点数
当两个绝对值极小的浮点数相减后,其差值的指数可能超出允许范围,最终只能近似为0.为了解决此类问题,IEEE标准中引入了非规范（Denormalized）浮点数,规定当浮点数的指数为允许的最小指数值时,尾数不必是规范化（Normalized）的.有了非规范浮点数,去掉了隐含的尾数位的制约,可以保存绝对值更小的浮点数.而且,由于不再受到隐含尾数域的制约,上述关于极小差值的问题也不存在了,因为所有可以保存的浮点数之间的差值同样可以保存.
根据IEEE 754标准中的定义,规范和非规范浮点数的表示范围可归纳为下表：规范浮点数
非规范浮点数
十进制近似范围
单精度浮点数
± 2^-149 至 (1-2^-23)*2^-126
± 2^-126 至 (2-2^-23)*2^127
± 10^-44.85 至 10^38.53
双精度浮点数
± 2^-1074 至 (1-2^-52)*2^-1022
± 2^-1022 至 (2-2^-52)*2^1023
± 10^-323.3 至 10^308.3

阶符1位、阶码3位(补码表示)、数符1位、尾数11位(原码表示),则
1 011 1 100 0000 0000
其真值为：
指数为-5 尾数为1.10000000000
所以,真值为-1.1*2^(-5)=-0.000011 二进制
十进制为2^(-5)+2^(-6)

应当选择B.阶码取5位（含阶符1位）,尾数取11位（含数符1 位）；
这种方案的尾数虽然比方案A少一位,但阶码有5位,可以表示的范围稍大一些；而方案C和D的表示范围虽然比较大,但尾数太少,精度太低,失去了浮点数的意义.

【参考答案】（1） C （2）D
【试题解析】
计算机中数字用原码表示直观,实现乘除运算规则较简单,但做加减运算时涉及符号的表示,很不方便.引入补码是要利用补数的特点,来方便地执行正负任意数的加减运算,实现变减运算为加运算,因此补码最适合进行数字加减运算.
浮点数的表示方式形式由阶码和尾数两部分组成,底数是事先约定的,在机器数中不出现.尾数是数值的有效数字部分,通常用补码表示,而阶码用一般用移码表示.

这个我补充一下,下面的同仁回答
规格化的尾数必须保证尾数的最高数位必须是一个有效值(除去符号位)
那C、D的数值为都1 怎么解释 你 这样解释让别人在C、D中如何选择呢
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所以按照如下法则判断即可

原码表示的尾数判断浮点数是否规格化：第一个数值位是否为“1”,是,规格化；否,非规格化
补码表示的尾数判断浮点数是否规格化：符号位与第一个数值位是否相异,是,规格化；否,非规格化（-1/2除外）

实际上是不能判定出来的，取决于该数据的应用。

就像在黑板上画个圈，不同的人对这个圈会有不同的解读。

若函数x,y适合方程x^2+y^2-2x-4y+1=0,那么代数式y/(x+2)的取值范围是?
答案是[0,12/5]
配方得(x-1)^2 + (y-2)^2 = 4
观察：y/(x+2) = (y-0)/[x-(-2)]
设P是圆上一点(x,y) ,Q为(0,-2)
则y/(x+2) 为直线PQ的斜率,令y/(x+2)=k ,则y=k(x+2)
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把y=k(x+2)代入x^2+y^2-2x-4y+1=0中得：
(k^2+1)*x^2 +2(2k^2-2k-1)x +(4k^2-8k+1)=0
因为△≥0 ,所以(2k^2-2k-1)^2-(k^2+1)(4k^2-8k+1)≥0
即 k(5k-12)≤0 ,解得：0≤k≤12/5
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或：因圆心到直线的距离等于半径 ,所以 |2-3k|/√(k^2+1) = 2
两边平方得：(2-3k)^2=4(k^2+1)
解得：k=0或k=12/5
所以 0≤k≤12/5
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在尾数用补码表示时,规格化浮点数应满足尾数的最高数位于符号位不同.（-0.100000)的补码为
1.100000尾数的最高位于符号位相同所以不可以,而（-0.100001）这是满足条件的最小值

现在一般认为整数和浮点数运算差不多,都是通过硬件完成.(整数还是快点)
为什么一般情况下整数运算比浮点数运算更快?
主要是数表示的原因:
整数:正数是原码,负数是补码,加法可以直接相加,乘法也可以很快完成
浮点数:第一位是符号位,表示正负,然后是阶码(用移码表示),有若干位,最后的是尾数(用原码表示)
很明显,浮点数的加法运算首先要进行对位,就是把阶码变得一致,然后再按整数相加,最后再作调整,成为规范数,当然比整数慢了,整数就直接相加,乘法的原理也差不多,除了尾数,还要对阶码进行考虑

scanf("%f,%f,%f",a,b,c)错了,应该是scanf("%f,%f,%f",&a,&b,&c);

A尾数
在一个二进制数规范化后,我们只存储了该数的三部分信息：符号、指数和尾数

定点数运算类型很多啊,不知想问哪一个!
定点运算包括＋,－,×,/等,其中各种运算还分原码、反码、补码、移码等形式.
不同编码运算方式是不同的,可以去看一下组成原理的书籍

浮点运算,也包括上述形式,但是浮点运算过程大体为：对阶－>尾数运算－>规格化－>舍入－>判溢出等过程.

1 ．0110000
符号位为“1”就说明是负数
小数点后第一位=0*2^（-1）=0
小数点后第二位=0*2^（-2）=0.25
小数点后第三位=0*2^（-3）=0.125
其他都等于0,
加起来就等于0.375 ,所以最后的结果是：-0.375

数符为0,这个数就是正数,正数补码就是其本身,其最高有效位(阶码使用标准移码的话规格化后尾数最高有效位就是小数点后第一位)必定为1,数符0和最高有效位的1相异.
数符为1,这个数就是个负数,求负数的补码有一步叫按位取反(一般来说浮点数可以存储的有效位不会小于6位),原本最高有效位的1变成了0,所以数符1和最高有效位的0相异.

设数的阶码为3位，尾数为6位（均不含符号位），按照计算机补码浮点数运算步骤计算X+Y 。 %D%A其中 X= 2 -011??（-0.101100） Y= 2 - 010 ?? 0.011110

浮点数就是小数,浮点就是小数点的位置不是固定的.任何一个数都可以用科学计数法表示,阶数是10的次方数,尾数就是科学计数法中的那个小数.一般是大于1小于10的.

因为协处理器中有浮点取余的指令.比如80387的指令中就有FPREM和FPREM1两条指令可以用来计算两个浮点数取余结果.
既然处理器有这种指令,那就也就用函数可以用.C语言中有fmod函数可以用来计算两个浮点数取余,也可以用fmodf.
你也可以上网搜下FPREM和FPREM1两条指令的用法.

1、LPC1114没有浮点单元,若要进行浮点运算,C语言里可以直接写,编译时会调用库函数来处理,如：a=b/3.0；
2、可将浮点数扩大几个数量级并取整,转化为整数运算,这样速度会快一些,但多少会有些误差.

[例1]若浮点数x的754标准存储格式为（41360000）16,求其浮点数的十进制数值.
将16进制展开后,可得二进制数格式为
0 100,0001,0 011,0110,0000,0000,0000,0000
S E M
指数e=100,0001,0－01111111=00000011=（3）10
包含隐藏位1的尾数1.M=1.011,0110,0000,0000,0000,0000
于是有 x=（-1）^0*（1.M）*2^（E-127）
=+（1.011011）2*2^3
=（11.375）10

因为题中明文指出了"非规格化".
我判断选c...