电脑编程中实型和整型有什么区别

Answer 1

实型又称为浮点型，分为单精度实型(float)和双精度实型(double)。
整型就是表示不带小数的数值类型，分为有/无符号短整型、有/无符号基本整型、有/无符号长整型。

在32位系统中：
短整型占2个字节的存储空间，基本整型和长整型占4个字节存储空间；
有/无符号短整型的取值范围分别为：-2^15 ~ (2^15-1) 和0 ~ (2^16-1)
有/无符号基本整型的取值范围分别为：-2^31 ~ (2^31-1) 和0 ~ (2^32-1)
有/无符号长整型的取值范围分别为：-2^31 ~ (2^31-1) 和0 ~ (2^32-1)

单精度实型占4个字节的存储空间，双精度实型占8个字节的存储空间。
单精度实型的取值范围为：3.4*10^-38 ~ 3.4*10^38 或 -(3.4*10^-38 ~ 3.4*10^38)
双精度实型的取值范围为：1.7*10^-308 ~ 1.7*10^308 或 -(1.7*10^-308 ~ 1.7*10^308)

Answer 2

实型又称为浮点型，分为单精度实型(float)和双精度实型(double)。
整型就是表示不带小数的数值类型，分为有/无符号短整型、有/无符号基本整型、有/无符号长整型。

在32位系统中：
短整型占2个字节的存储空间，基本整型和长整型占4个字节存储空间；
有/无符号短整型的取值范围分别为：-2^15 ~ (2^15-1) 和0 ~ (2^16-1)
有/无符号基本整型的取值范围分别为：-2^31 ~ (2^31-1) 和0 ~ (2^32-1)
有/无符号长整型的取值范围分别为：-2^31 ~ (2^31-1) 和0 ~ (2^32-1)

单精度实型占4个字节的存储空间，双精度实型占8个字节的存储空间。
单精度实型的取值范围为：3.4*10^-38 ~ 3.4*10^38 或 -(3.4*10^-38 ~ 3.4*10^38)
双精度实型的取值范围为：1.7*10^-308 ~ 1.7*10^308 或 -(1.7*10^-308 ~ 1.7*10^308)。

Answer 3

实型可以表示小数，有精度限制
整形是整数，有长度（大小）限制

Answer 4

在python2时代，整型有 int 类型和 long 长整型，长整型不存在溢出问题，即可以存放任意大小的整数。在python3后，统一使用了长整型。这也是吸引科研人员的一部分了，适合大数据运算，不会溢出，也不会有其他语言那样还分短整型，整型，长整型...因此python就降低其他行业的学习门槛了。

那么，不溢出的整型实现上是否可行呢？

不溢出的整型的可行性
尽管在 C 语言中，整型所表示的大小是有范围的，但是 python 代码是保存到文本文件中的，也就是说，python代码中并不是一下子就转化成 C 语言的整型的，我们需要重新定义一种数据结构来表示和存储我们新的“整型”。

怎么来存储呢，既然我们要表示任意大小，那就得用动态的可变长的结构，显然，数组的形式能够胜任:

[longintrepr.h]
struct _longobject {
PyObject_VAR_HEAD
int *ob_digit;
};

长整型的保存形式
长整型在python内部是用一个 int 数组( ob_digit[n] )保存值的. 待存储的数值的低位信息放于低位下标, 高位信息放于高下标.比如要保存 123456789 较大的数字,但我们的int只能保存3位(假设):

ob_digit[0] = 789;
ob_digit[1] = 456;
ob_digit[2] = 123;
低索引保存的是地位，那么每个 int 元素保存多大的数合适？有同学会认为数组中每个int存放它的上限(2^31 - 1)，这样表示大数时，数组长度更短，更省空间。但是，空间确实是更省了，但操作会代码麻烦，比方大数做乘积操作，由于元素之间存在乘法溢出问题，又得多考虑一种溢出的情况。

怎么来改进呢？在长整型的 ob_digit 中元素理论上可以保存的int类型有 32 位，但是我们只保存 15位，这样元素之间的乘积就可以只用 int 类型保存即可, 对乘积结果做位移操作就能得到尾部和进位 carry了，因此定义位移长度为 15：

Answer 5

实型就是可表示小数。。。。整型是整数的