关于'；浮点异常'；在C中

我有以下C程序：

#include <stdio.h>

int main()
{
double x=0;
double y=0/x;
if (y==1)
  printf("y=1\n");
else
  printf("y=%f\n",y);
if (y!=1)
  printf("y!=1\n");
else
  printf("y=%f\n",y);

return 0;
}

但是当我换线的时候 双x=0； 到 int x=0； 输出变为

Floating point exception

---

有人能解释原因吗？

检查整数数据类型的最小值和最大值。您将看到未定义或nan结果不在其范围内

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阅读此

您正在使用整数算术进行除法

0/0

（这是无效的，并产生您看到的异常）。无论

y

的类型如何，首先计算的是

0/x

当

x

被声明为

double

时，零也被转换为

double

，并且使用浮点运算执行操作

---

当

x

被声明为

int

时，您将一个

int

0除以另一个

0，结果无效。
整数除以0是非法的，不会处理。另一方面，浮点值在
C
中使用进行处理。下面是如何工作的

int x=0;
double y = 0.0 / x;

因为，在对浮点数进行非法操作时（例如，
0/0
，
∞×0
，或
sqrt(−1） 
）

实际上有两种NAN，信号和安静。使用
在任何算术运算（包括数字运算）中发送NaN信号
比较）将导致“无效”异常。用安静的声音
只会使结果太难

本标准规定的NAN表示法有一定的局限性
可用于编码错误类型的未指定位；但是
这种编码没有标准。从理论上讲，信号传递是一个问题
可由运行时系统用于扩展浮点数
使用其他特殊值，而不会减慢计算速度
普通值。不过，这种扩展似乎并不常见

此外，维基百科还说：

整数除零的处理方式通常与浮点不同
点，因为结果没有整数表示形式。一些
当试图分割数据时，处理器会生成异常
整数乘以零，尽管其他人将继续并生成
分区的结果不正确。结果取决于如何划分
已实现，可以是零，有时也可以是最大值
可能是整数

IEE754中有一种特殊的位模式，表示浮点除零错误的结果是
NaN

但是，在使用整数算术时没有这样的表示，因此系统必须抛出一个异常，而不是返回
NaN
浮点本质上是将实数建模到有限的精度。只有有限数量的位模式，但有无限（连续！）数量的实数。当然，它会尽最大努力，将最接近的可表示实数返回到给定的精确输入。太小而无法直接表示的答案用零表示。除以零是实数中的一个错误。然而，在浮点中，因为零可以从这些非常小的答案中产生，所以考虑X / 0（对于正X）是“正无穷大”或“太大而不能代表”是有用的。这对于x=0.0不再有用

int x=0;
double y=0/x; //0/0 as ints **after that** casted to double. You can use
double z=0.0/x; //or
double t=0/(double)x; // to avoid exception and get NaN

我们所能说的最好的情况是，将零除以零实际上是“将不能从零中分辨出来的小东西除以不能从零中分辨出来的小东西”。答案是什么？对于0/0的确切情况没有答案，也没有不准确地处理它的好方法。这取决于相对大小，因此处理器基本上耸耸肩，说“我失去了所有的精度——我给你的任何结果都会误导你”，因为它没有返回一个数字

相反，当整数被零除时，除数实际上只能精确地表示零。没有可能给它一个一致的含义，所以当你的代码要求答案时，它确实在做一些不合法的事情

（在第二种情况下是整数除法，但不是第一种，因为C的提升规则。0可以被视为整数文字，并且因为两边都是整数，所以除法是整数除法。在第一种情况下，
x
是双精度的事实导致股息提升为双精度。如果替换
0
by
0.0
，它将是一个浮点除法，无论是
x
的类型。
如果将
int
除以
int
，则可以除以0

双打中的
0/0
是
NaN

int x=0;
double y=0/x; //0/0 as ints **after that** casted to double. You can use
double z=0.0/x; //or
double t=0/(double)x; // to avoid exception and get NaN

所有这些关于精度、双精度、小数和浮点的问题什么时候会消失？你被零除，这是不允许的。这是显而易见的，因为
y
现在是双精度的。op已经解决了这个问题。@JonH它可能不像你想象的那样明显，特别是因为双精度值是用文字整数设置的常数：）你的第一段极易引起误解。IEEE-754浮点运算中的基本算术运算将其参数视为精确的。零实际上就是零
0.0/0.0
不会生成NaN，因为“它可能不是零”；它产生NaN是因为没有一个唯一的数字x，0=0*x。@Stephen Canon:当然，FP将输入视为精确的，并在存在时返回最接近的可表示实数。但它们并没有无限的精确性。当精确答案无法表示时，计算中可能出现零；这确实推动了零除法的治疗。考虑X / 0为正X的情况：它给出+无穷大。这并不是因为无穷大*0是任意一个x，而是将零视为“非常小”（而无穷大视为“非常大”）。这个行为很有用，也很有意义，但是对于x=0就不再是这样了。对不起，这是错误的