如何在Java中将IEEE-754二进制表示字符串转换为浮点数或双精度？

Question

由于所有Java浮点数（浮点数和双精度浮点数）在内部都表示为位，因此我想找到一种有效的算法来转换表示该浮点数或双精度浮点数位的字符串，并将其转换为相应的浮点数-我找不到它的内置库函数，所以我求助于自己编写它。

长度为32的二进制字符串表示浮点，其中长度为64的二进制字符串将转换为double。所有浮点数都可以转换为双精度浮点数，而不会损失精度。将忽略空格。

示例

• “0 10000000 10010010000111111011011011011011011011”成为浮点数

到目前为止，我有这么多代码：

public static double ieee(String binString) throws Exception {
    binString = binString.replace(" ", "");
    if (binString.length() == 32) {
        String exponentB = binString.substring(1, 9);
        String mantissaB = binString.substring(9, 32);
        int sgn = binString.charAt(0) == '0' ? 1 : -1;
        int exponent = Integer.parseInt(exponentB, 2) - 127; // Biased by 127
        double mantissa = 1 + Integer.parseInt(mantissaB, 2) / Math.pow(2, 23);

        if (exponent == 128 && mantissa == 1)
            return sgn == 1 ? Double.POSITIVE_INFINITY : Double.NEGATIVE_INFINITY;
        if (exponent == 128 && mantissa != 0)
            return Double.NaN;
        if (exponent == -127)
            return sgn*Math.pow(2,-126)*(mantissa - 1);
        return sgn*Math.pow(2, exponent)*mantissa;
    }
    else if (binString.length() == 64) {
        String exponentB = binString.substring(1, 12);
        String mantissaB = binString.substring(12, 64);
        int sgn = binString.charAt(0) == '0' ? 1 : -1;
        int exponent = Integer.parseInt(exponentB, 2) - 1023; // Biased by 1023
        double mantissa = 1 + Long.parseLong(mantissaB, 2) / Math.pow(2, 52);

        if (exponent == 1024 && mantissa == 1)
            return sgn == 1 ? Double.POSITIVE_INFINITY : Double.NEGATIVE_INFINITY;
        if (exponent == 1024 && mantissa != 0)
            return Double.NaN;
        if (exponent == -1023)
            return sgn*Math.pow(2,-1022)*(mantissa - 1);
        return sgn*Math.pow(2, exponent)*mantissa;
    }
    else {
        throw new Exception("Does not represent internal bits of a floating-point number");
    }
}

虽然我的代码到目前为止还可以工作，但就速度和代码量而言，将IEEE-754二进制表示字符串转换为其浮点数或双的最简洁或最快的方法是什么？最好是能很好地解释其效率和专业知识的最有效的方法。

Answer 1

public class IEEE754ToFloatingValues {

public static double convertToInt(String mantissa_str) {
    
    int power_count = -1;
    double mantissa_int = 0.0;
    for (int i = 0; i < mantissa_str.length(); i++) {
        // System.out.print(Integer.parseInt(mantissa_str.charAt(i) + ""));
        mantissa_int += (Integer.parseInt(mantissa_str.charAt(i) + "") * Math.pow(2, power_count));
        power_count -= 1;
    }
    return mantissa_int + 1.0;
}

public static String convertToBinary(int i) {
    
    return Integer.toBinaryString(i + 0b10000).substring(1);
}

public static String decimalToHex(String decimal) {

    int i = Integer.parseInt(decimal);
    System.out.println("<<>>" + i);
    String my_hexdata = Integer.toHexString(i);

    System.out.println(my_hexdata);

    return String.valueOf(ReturnFloatingValue(my_hexdata));

}

public static double ReturnFloatingValue(String my_hexdata) {

    String myString = "";
    if (my_hexdata == null) {
        return -2.0;
    }
    if (my_hexdata.length() != 8) {
        myString = String.format("%1$-" + 8 + "s", my_hexdata).replace(' ', '0');

        System.out.println("My hex data after appending 0's is : " + myString);
    }

    String binary = "";
    for (int i = 0; i < myString.length(); i++) {
        int num = Integer.parseInt(myString.charAt(i) + "", 16);
        binary += convertToBinary(num);
    }

    System.out.println("Binary length is :  " + binary.length());

    System.out.println("Binary number is : " + binary);
    if (binary == null || binary.isEmpty()) {
        return -3.0;
    }
    String ieee_32 = binary.substring(2);

    ieee_32 = String.format("%1$-32s", binary).replace(' ', '0');

    long sign_bit = Long.parseLong(new StringBuilder().append(ieee_32.charAt(0)).toString());

    long exponent_bias = Long.parseLong(ieee_32.substring(1, 9), 2);
    long exponent_unbias = exponent_bias - 127L;

    System.out.println("Exponent unbias is  : " + exponent_unbias);
    String mantissa_str = ieee_32.substring(9);
    double mantissa_int = convertToInt(mantissa_str);
    double real_no = Math.pow(-1.0, (double) sign_bit) * mantissa_int * Math.pow(2.0, (double) exponent_unbias);

    System.out.println("Real no is : " + real_no);
    return real_no;
}

public static void main(String[] args) {

    //decimalToHex("16547");
}

}

Answer 2

从@StephenC，将IEEE-754二进制表示转换为其相应浮点值的改进代码只占用一行：

return Float.intBitsToFloat(Integer.parseUnsignedInt(binString, 2));

>

<代码>整数。parseUnsignedInt（binString，2）将0到2的二进制数字中的无符号int转换为int的表示形式。parseInt（…）不起作用，因为parseInt在其binString中包含一个显式符号，如果它表示负int，则需要一个前导连字符，而不是大于等于2的值。类似地，<代码>长。parseUnsignedLong（binString，2）64位大小写的应用程序。

<代码>浮动。intBitsToFloat（int n）表示浮点值，其内部存储的位与int值相同。类似地，<代码>双精度。longBitsToDouble（long n）适用于64位大小写。

使用“方法组合”，此行首先将（无符号）二进制字符串转换为其对应的int，然后将其转换为具有相同存储位的浮点值。

最终代码是

public static double ieeeToFloat(String binString) throws Exception {
    binString = binString.replace(" ", "");
    /* 32-bit */
    if (binString.length() == 32) {
        return Float.intBitsToFloat(Integer.parseUnsignedInt(binString, 2));
    }
    /* 64-bit */
    else if (binString.length() == 64) {
        return Double.longBitsToDouble(Long.parseUnsignedLong(binString, 2));
    }
    /* An exception thrown for mismatched strings */
    else {
        throw new Exception("Does not represent internal bits of a floating-point number");
    }
}

Answer 3

这种方法可能更有效。它肯定更简单、更易于维护。

1. 从字符串中删除空格

对于双精度，使用long和等效的Double方法。

简化的代码是否更有效？

唯一确定的方法是对其进行基准测试。但基于您的代码所做的，我相信是这样的。