[七]基础数据类型之Float详解

 

 

Float 基本数据类型float  的包装类

Float 类型的对象包含一个 float 类型的字段

  

属性简介

用来以二进制补码形式表示 float 值的比特位数	public static final int SIZE = 32;
二进制补码形式表示 float 值的字节数	public static final int BYTES = SIZE / Byte.SIZE;
表示基本类型 float 的 Class 实例	public static final Class<Float> TYPE = (Class<Float>) Class.getPrimitiveClass("float");
可以表示的最大值 只有标准化一种形式,也就是前文提到过的	public static final float MAX_VALUE = 0x1.fffffeP+127f;
标准化的最小值	public static final float MIN_NORMAL = 0x1.0p-126f;
最小值还有非标准化的形式	public static final float MIN_VALUE = 0x0.000002P-126f;
正无穷 它等于 Float.intBitsToFloat(0x7f800000) 返回的值	public static final float POSITIVE_INFINITY = 1.0f / 0.0f;
负无穷 它等于 Float.intBitsToFloat(0xff800000) 返回的值	public static final float NEGATIVE_INFINITY = -1.0f / 0.0f;
NaN not a number 它等于 Float.intBitsToFloat(0x7fc00000) 返回的值	public static final float NaN = 0.0f / 0.0f;
指数真值的有效的最大值	public static final int MAX_EXPONENT = 127;
指数真值的有效的最小值	public static final int MIN_EXPONENT = -126;

 

这些属性,看过上一篇浮点数简介的话,能够很清晰的理解     

构造方法

Float 依然提供了根据基本类型float以及float的String形式构造

String形式依然借助于parseXXX形式 parseFloat

另外,也提供了根据基本类型double进行构造的方式,内部直接强转

Float(float value)
Float(String s)
Float(double value)	直接强转

 

经常使用方法

对于浮点数,有一些额外的属性方法

咱们浮点数介绍中,对于浮点数的表示形式进行了介绍

Float提供了对于指定值的表示形式的获取方法, 这表示形式也就是是一个32位的二进制位序列

 

Float 获取表示形式 对于获取表示形式 提供了两种形式的方法,主要是针对于非数字的NaN的不一样表示 他们能够与intBitsToFloat 能够进行互相转换 floatToRawIntBits 若是参数为正无穷大，则结果为 0x7f800000 若是参数为负无穷大，则结果为 0xff800000 若是参数为 NaN，则结果是表示实际 NaN 值的整数 与 floatToIntBits 方法不一样，floatToRawIntBits 不压缩全部将 NaN 编码为一个“规范”NaN 值的位模式。   在全部状况下，结果都是一个整数，将其赋予 intBitsToFloat(int) 方法将生成一个与 floatToRawIntBits 的参数相同的浮点值   本地方法 floatToIntBits 若是参数为正无穷大，则结果为 0x7f800000 若是参数为负无穷大，则结果为 0xff800000 若是参数为 NaN，则结果为 0x7fc00000   在全部状况下，结果都是一个整数 将其赋予 intBitsToFloat(int) 方法将生成一个浮点值，该浮点值与 floatToIntBits 的参数相同 （而全部 NaN 值则会生成一个“规范”NaN 值）   依赖floatToRawIntBits

将表示形式转换为Float,返回对应于给定位表示形式的 float 值 本地方法 其实就是按照布局计算float 若是参数为 0x7f800000，则结果为正无穷大 若是参数为 0xff800000，则结果为负无穷大 若是参数值在 0x7f800001 到 0x7fffffff 或在 0xff800001 到 0xffffffff 之间，则结果为 NaN   Java 提供的任何 IEEE 754 浮点操做都不能区分具备不一样位模式的两个同类型 NaN 值 不一样的 NaN 值只能使用 Float.floatToRawIntBits 方法区分

 

浮点数有几种特殊的表示,好比 无穷 NaN等

额外的,也提供了一些相关的方法

 

static boolean isNaN(float v)	静态方法 是否一个非数字 (NaN) 值 非数值 true
static boolean isFinite(float f)	静态方法 是不是有限的浮点数 有限的true
static boolean isInfinite(float v)	静态方法 是不是无穷大 是无穷大  true
boolean isInfinite()	实例方法 依赖静态方法
boolean isNaN()	实例方法 依赖静态方法

 

比较

static int compare(float f1, float f2)	静态方法 比较两个float f1 < f2 小于0 f1 = f2 等于0 f1 > f2 大于0
int compareTo(Float anotherFloat)	实例方法 两个对象进行大小比较,依赖于静态方法

 

parseXXX系列

字符串解析 为 基本类型,

不须要对象,因此都是静态方法

返回一个字符串形式表示的基本类型float 表现效果同valueOf(String),不过valueOf 返回的是对象

若是String是null或者不包含能够解析的字符串将会抛出异常

底层依赖sun.misc.FloatingDecimal

 

 

valueOf系列

把基本基本类型 包装为对象

用来建立得到对象,因此无需对象,全都是静态方法

 

不一样于以前介绍的整数 数值,他们都有缓冲

float不存在缓存,valueOf也是直接new 对象

static Float valueOf(float f)
static Float valueOf(String s)	依赖parseFloat方法 因此上面说跟valueOf(String)表现效果相同,自己就是同样

 

 

Float没有 decode方法

XXXValue系列

相似以前介绍的其余数值类型 所有都是强转内部的  value return (XXX)value;

byteValue() shortValue() intValue() longValue() floatValue() doubleValue()

toString  toXXXString  系列

static String toString(float f)	静态方法
String toString()	实例方法 内部调用  static String toString(float f)
static String toHexString(float f)	静态方法 返回 float 参数的十六进制字符串表示形式

toString系列好像没什么好说的,又好像有不少要说的

用到的时候对于格式字符的规定有疑惑直接查看API    

equals

boolean equals(Object obj)

将此对象与指定对象进行比较 当且仅当参数不是 null 而是 Float 对象，且表示的 float 值与此对象表示的 float 值相同时，结果为 true 为此，当且仅当将方法 #floatToLongBits(double) 应用于两个值所返回的 int 值相同时，才认为这两个 float 值相同   注意，在大多数状况下，对于 Float 类的两个实例 f1 和 f2，当且仅当 f1.floatValue() == f2.floatValue() 的值为 true 时，f1.equals(f2) 的值才为 true。可是，有如下两种例外状况： 若是 f1 和 f2 都表示 Float.NaN，那么即便 Float.NaN==Float.NaN 的值为 false，equals 方法也将返回 true 因此此处使用的是floatToIntBits,而不是raw的   若是 f1 表示 +0.0f，而 f2 表示 -0.0f，或相反，那么即便 0.0f==-0.0f 的值为 true，equal 测试也将返回 false 该定义使得哈希表得以正确操做。

hashCode

static int hashCode(float value)	静态方法 得到一个value的hashcode值
int hashCode()	实例方法 依赖静态方法

其余方法

sum(float, float)
max(float, float)
min(float, float)

 

总结

其实浮点数的表示形式与使用规范才是重点

Float只是float的包装,float也只是IEEE754 标准的一个实现,根本仍是在于标准的理解