2.0 和 2.0f 之间的区别（显式浮点数与双字面量）答案

【问题标题】：Difference between 2.0 and 2.0f (explicit float vs double literals)2.0 和 2.0f 之间的区别（显式浮点数与双字面量）
【发布时间】：2010-09-12 22:19:25
【问题描述】：

我对将f 放在文字值旁边有一些疑问。我知道它将它定义为float，但我真的需要它吗？这个2.0f * 2.0f 是否比2.0 * 2.0 更快或编译有什么不同？像 float a = 2.0; 这样的语句的编译方式是否与 float a = 2.0f; 不同？

【问题讨论】：

您的意思是“字面值”，而不是“变量名”。 2.0 是 double 文字值。 2.0f 是 float 文字值。 2 是一个 int 文字值。这些都不是变量。
抱歉，我的意思不是我在那儿咆哮……我可能应该默默地编辑正文。

标签： c++ c

【解决方案1】：

有时您需要它显式地具有 float 类型，如下例所示

float f = ...;
float r = std::max(f, 42.0); // won't work; (float, double).
float r = std::max(f, 42.0f); // works: both have same type

【讨论】：

【解决方案2】：

我很少关注速度（至少直接关注），但事实上编译器会警告将 double 转换为 float。

【讨论】：

好的，但是在 a * 2.0 的例子中，真的使用双倍乘法吗？
理论上，我相信这应该导致将两个doubles 相乘，将结果转换为float。实际上，由于它是 2.0，编译器可能/将会发现它可以在整个过程中使用float。 OTOH，优化 FP 数学（尤其是在 C99 中）存在强制性限制，因此明确说明可能会有所帮助。
是的，我只是以 2.0 为例。感谢您的帮助。
有时，它也与准确性有关。假设您的变量名不反映它们的类型，2.0f 实际上会警告任何其他阅读代码的人，他们需要记住他们处理的是浮点数而不是双精度数的事实。当调试诸如循环之类的东西时，这会变得很方便。

【解决方案3】：

AFAIK，在“普通”PC（x86 和 x87-like 数学协处理器）上，速度上的差异是无关紧要的，因为无论如何计算都是在内部以 80 位精度完成的。

当您需要管理大量浮点数数组（科学计算或类似的东西）时，浮点数可能会变得很重要，因此使用较小的数据类型可能会很方便，既可以使用更少的内存，也可以更快地读取它们从 RAM/磁盘。

在缺少浮点单元的机器（例如大多数微控制器）上使用浮点数而不是双精度数也可能很有用，其中所有浮点运算都是通过编译器插入的代码在软件中执行的；在这种情况下，浮点运算的速度可能会有所提高（在这种环境中，内存的每一点通常也很重要）。

在 PC 上，IMO 您可以只在“正常”上下文中使用 double，只是尽量避免在同一个表达式中混合数据类型（double、float、int...）以避免不必要的昂贵转换。无论如何，对于文字，编译器应该足够聪明，可以在编译时执行转换。

【讨论】：

根据我的阅读，iPhone 处理器是 ARM1176，提供了可选的 FPU（参见此处：arm.com/products/processors/technologies/…）；我不是这方面的专家，但在这种情况下，我认为浮点数/双打的速度变化不大。我唯一担心的是它有“16 个双精度或 32 个单精度寄存器”，所以只使用浮点数可能会从额外的寄存器中获得一些东西，但这也可能取决于环境的设置方式。
好吧，我知道你可以，但在 iphone double 上肯定比 float 慢。
唯一的发现方法是分析。无论如何，如果你想安全并且不需要双精度的额外精度，只需使用浮点数。
原来有人已经有类似的问题了：看看stackoverflow.com/questions/1622729/…