请记住，C是一种古老的语言，而fpu是相对较新的现象。我第一次看到C语言是在8位处理器上，即使是32位整数运算也要做很多工作。许多实现甚至没有可用的浮点数学库!

即使在最初的68000台机器上(Mac、Atari ST、Amiga)，浮点协处理器也常常是昂贵的附加组件。

要完成所有这些浮点运算，您需要一个相当大的库。数学运算会很慢。所以你很少使用浮动。你试着用整数或按比例的整数来做所有的事情。当你必须包括math.h时，你咬紧牙关。通常，您会编写自己的近似和查找表来避免这种情况。

Trade-offs existed for a long time. Sometimes there were competing math packages called "fastmath" or such. What's the best solution for math? Really accurate but slow stuff? Inaccurate but fast? Big tables for trig functions? It wasn't until coprocessors were guaranteed to be in the computer that most implementations became obvious. I imagine that there's some programmer out there somewhere right now, working on an embedded chip, trying to decide whether to bring in the math library to handle some math problem.

这就是数学不是标准的原因。许多或大多数程序都没有使用一个浮点数。如果fpu一直存在，浮点数和双精度浮点数的操作成本一直很低，毫无疑问，就会有一个“标准数学”。

stdio是标准C库的一部分，默认情况下，GCC将链接到该库。

数学函数实现在一个单独的libm文件中，默认情况下没有链接到该文件，因此必须指定它为-lm。顺便说一下，这些头文件和库文件之间没有关系。

stdlib.h和stdio.h中的函数在libc中有实现。所以(或libc。A用于静态链接)，默认情况下链接到可执行文件中(就像指定了-lc一样)。可以指示GCC使用- nodlib或-nodefaultlibs选项避免这种自动链接。

math.h中的数学函数在libm中有实现。所以(或libm。A表示静态链接)，默认情况下不链接libm。libm/libc的分裂是有历史原因的，但没有一个令人信服。

有趣的是，c++运行时libstdc++需要libm，因此如果使用GCC (g++)编译c++程序，将自动链接到libm。

这里给出一个解释:

因此，如果您的程序使用数学函数并包含math.h，那么您需要通过传递-lm标志显式地链接数学库。这种特殊分离的原因是数学家对计算数学的方式非常挑剔，他们可能希望使用自己的数学函数实现而不是标准实现。如果数学函数集中到libc中。A这是不可能的。

(编辑)

不过，我不确定我是否同意这一点。如果你有一个库，它提供了，比如说，sqrt()，并且你在标准库之前传递它，Unix链接器会获取你的版本，对吗?

我认为这有点武断。您必须在某个地方划清界限(哪些库是默认的，哪些库需要指定)。

它让你有机会用一个具有相同功能的不同产品来替代它，但我不认为这样做很常见。

我认为GCC这样做是为了保持与原始cc可执行文件的向后兼容性。我猜cc为什么这样做是因为构建时间——cc是为比我们现在的功率小得多的机器编写的。许多程序没有任何浮点数学运算，它们可能会将所有不常用的库从默认值中删除。我猜Unix操作系统的构建时间和与之配套的工具是驱动因素。

请记住，C是一种古老的语言，而fpu是相对较新的现象。我第一次看到C语言是在8位处理器上，即使是32位整数运算也要做很多工作。许多实现甚至没有可用的浮点数学库!

即使在最初的68000台机器上(Mac、Atari ST、Amiga)，浮点协处理器也常常是昂贵的附加组件。

要完成所有这些浮点运算，您需要一个相当大的库。数学运算会很慢。所以你很少使用浮动。你试着用整数或按比例的整数来做所有的事情。当你必须包括math.h时，你咬紧牙关。通常，您会编写自己的近似和查找表来避免这种情况。

Trade-offs existed for a long time. Sometimes there were competing math packages called "fastmath" or such. What's the best solution for math? Really accurate but slow stuff? Inaccurate but fast? Big tables for trig functions? It wasn't until coprocessors were guaranteed to be in the computer that most implementations became obvious. I imagine that there's some programmer out there somewhere right now, working on an embedded chip, trying to decide whether to bring in the math library to handle some math problem.

这就是数学不是标准的原因。许多或大多数程序都没有使用一个浮点数。如果fpu一直存在，浮点数和双精度浮点数的操作成本一直很低，毫无疑问，就会有一个“标准数学”。