#浮点数的存储 ##为什么讨论浮点数
- 计算机只能识别二进制，整数转化为二进制没有任何问题。
- 但是！浮点数有小数点, 计算机怎么识别！必然要有个规范来规定计算机怎么识别吧！这个规范就是国际标准IEEE 754.
##浮点数的识别规范
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标准规定，任何浮点数的表现形式为
- V= （-1）^S x M x 2^E
- 符号位S
- 尾数位M
- 指数位E
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32bit : 符号位1，指数位8，尾数位23
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64bit : 符号位1，指数位11，尾数位52
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尾数位 M 默认总是1.xxx的形式，秉着优化的概念，标准规定保存的时候可以舍弃，读取的时候再加上，这样尾数范围也增加了 1 位
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指数位2^E , E为8，指数范围0
255; E为11，指数范围 02047 -
但是！指数E可能为负数 也就是说指数范围可能为-127-128了，为了不出现负数，标准规定采用移位存储，保存的E数据就要+127或者+1023；
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比如E = 10，必须保存成10+127=137，即10001001
（1）E不全为0或不全为1。这时，浮点数就采用上面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第一位的1。 （2）E全为0。这时，浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023），有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxxxxx的小数。这样做是为了表示±0，以及接近于0的很小的数字。 （3）E全为1。这时，如果有效数字M全为0，表示±无穷大（正负取决于符号位s）；如果有效数字M不全为0，表示这个数不是一个数（NaN）。
##单精度和双精度误差
- 十进制转化为二进制的时候，要是永远除不尽，单精度转换为双精度的时候，位数变少，多余的值被省忽略了，就会产生误差的问题