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正数在内存的存储是以最高位为符号位，其余为数值的二进制序列，那么浮点数在内存中是怎么进行存储的呢，接下来我们一起看一看；

假设一个数为1154，那么用科学记数法可以表示为1.154*10^3，同理在计算机中也可以用科学计数法进行存储，那么他是怎么进行的呢？

比如：10在计算机中是以二进制储存的，即1010，转化为科学技术法为 (-1)^s* 1.01*2^3；
规定有，s为符号位，0代表正数，1代表正数，M=1.01代表有效数字，E=3， 2^E代表指数位；
对于32位浮点数，最高的一位比特位是符号s位，接下来的8位是指数E，剩下的32位为有效数字M，如图所示：

1.M的存储：在上述中，可以清晰的认知到1<=M<2，即M的首位永远都是1，那么进行存储时就被不在对1进行存储，只存1后面的数字，如此一来M可以保存24位有效数字；
M的存储是在图中M位处的最左端开始，多余的比特位补0处理；

2.E的存储：很显然E是一个无符号整数，8个bit取值范围为0-255，又可知科学计数法中指数是可以出现负数的，那么就有了规定，当存储E的时候需要加上127，即存储的是 E=10+127；

3.E的读取：第2点讲到，E存储的时候是加上127的，当然读取的时候也要减去127，可是有如下2种特殊情况:
3.1.当E为全0时，很显然读取E的时候减去127为-127，那么很容易理解这样一来2^E会非常小近乎于0，计算机就将此时的浮点数表示为0，并且这个0值不是唯一的；

如图，当E取值靠近0时，E-127的值都非常小，整个浮点数的值也会趋近于0，在这个区间内有无数个E值使得浮点数的值表示为0，因此在进行浮点数的判断的时候不能直接如下所示
if(floa==0),而应该表示为一个区间，例如if(floa<-10^-9 && floa>-10^-9),因为浮点数的0值是一个区间；

3.2当E为全1时，这是2^E就会非常的大，即达到了浮点点数极值，S位决定了浮点数的取值区间；

附：64位双精度浮点数中，E的比特位为11位，M为52位，E进行存取时加减1023，其余同理；

深度理解，图文解析

注意：float用printf输出的时候，是需要先转换成double再进行输出，这就不难理解，很多float类型的数据用整形输出都是0，因为float转换成64位后，很多时候前面32位都是0，而整形输出只能截取32位的值；

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