读了陈皓老师的魔数一文，对浮点数的存储有了比较清晰的理解
float的存储是32位的，而double的存储方式是64位
存储格式如下图
以64位双精度来说
S是符号位，0为正数，1为负数 E是指数部分，11位可以表示的范围是0~2047，为了能表示负数，这11位表示的数范围是-1023~1023
每个浮点数都可以表示为2^n < 浮点数 < 2^(n+1)的形式 这里的n+1023就是指数E，以3.14为例子，2^1 < 3.14 < 2^2，E=1024 52bit可以表示的数是0~2^52-1,即2^52个数，我们可以把2^n~2^(n+1)分成2^52等份，看浮点占了多少比例，以3.14为例子，(3.14-2)/(4-2)=0.57,则0.57*2^52=2567051787601182.72，四舍五入M=2567051787601183
所以3.14在计算机中的存储为 0 10000000000 1001000111101011100001010001111010111000010100011111
浮点数的计算方式： (-1)^S * (1 + (M / 2^23)) * (2 ^ E-127) 64位的就类似下面这个式子了 (-1)^S * (1 + (M / 2^52)) * (2 ^ E-1023)
(-1)^0 * (1 + 0.57000000000000006217248937900877) * (2 ^ 1) = 3.1400000000000001243449787580175 有一定的误差
《完》
