对程序员来说，用来表示小数的浮点类型是最常接触到的基础数据类型之一。它包括单精浮点数(float，4字节)和双精浮点数(double，8字节)两种。但为何称表示小数的数据类型为浮点类型呢？顾名思义，所谓浮点即指小数中的小数点是可浮动的，但它是如何浮动的呢？能不能不浮动？
其实，计算机中表示小数的数据类型可以分为定点数和浮点数两种。只是因为定点数表示小数时不够灵活，故逐渐为浮点数所替代。
定点数
以32位机为例，所谓定点数即指在32位的存储结构中，表示整数的数值部分，与表示小数的数值部分各占固定的位数，如图1：
(图1)
最高位31位为符号位，0表示正，1表示负；23～30的8位表示整数部分，可表示的数值范围为[0,255]；0～22位为小数部分。小数点相当于固定在了22位与23位之间。小数点的位置可根据需要进行调整，通常定点数会被表示为纯小数或纯整数两种。当小数点固定在数值部分的最高位之前时，即在31位与30位之间时，表示纯小数；而当小数点固定在数值部分的最后面，即在0位右侧时，表示纯整数。
浮点数
IEEE标准规定，浮点数由符号域(+/-)、指数域(E)和尾数域(M)三部分构成，其数值表达式为：D = (+/-) M * 2^E，其中，D为浮点数转换后所得的小数，M为尾数， E为指数。IEEE 754中定义了单精度与双精度两种浮点格式，下面以单精度浮点格式为例，如图2:
(图2)
最高位，31位为符号位，0表示正，1表示负。
23～30位为指数位，其中约定该部分的值与127(2^7-1)的差为实际的指数值。即，当该值为127时，其与127的差值为0，表示小数点不移位；而当该值为126时，其与127的差为-1，表示小数点向左移一位；而当该值为128时，其与127的差为1，表示小数点向右移一位。如图2例中，指数部分值为127，与127的差值为0，故不需要移动小数点。
0～22为尾数部分，即数值的真实部分。这里需要注意的是，尾数部分虽然只是23位，但实际表示的数值为24位。被隐藏的一位，其值永远为1，在小数点左侧，并不被持久化保存。如图2中，尾数部分补足隐藏位后的实际二进制格式为1.10000000000000000000000，因为不需要移动小数点，故转化为十进制后值为1.5。再如图3：
(图3)
尾数为全0，但补足隐藏位后的实际值应为1.00000000000000000000000，由于指数部分为126，则小数点需要向左移动1位，故变为0.100000000000000000000000，转换为十进制即为0.5。
下面再看看十进制小数是如何转变为浮点格式的，如小数2.6，其整数部分2转换为二进制表达为10；小数部分0.6 = 0.5 + 0.0625 + 0.007825 + … = 2^-1 + 2^-4 + 2^-5 + … 即转换为二进制格式为0.10011001100110011001101。合并整数与小数两部分，其二进制格式为
10. 10011001100110011001101。我们需要让小数点前面只有一个1，那么我们需要将小数点向左移动1位，并将该值与指数基数127相加，最终转换所得的浮点数格式如图4:
(图4)
由这次转换我们也可以看出，0.6的尾数表达并非是一个精准表达，而是一个近似值，尾数部分呈现1001的循环，也是基于此，我们在做浮点数计算时，有时会出现和我们预期稍有差别的结果。如计算2.6 / 2，按我们理解应该得1.3，可实际运算后得到的结果为1.2999995，一个非常接近我们认知结果的数值。
最后，由于浮点数的转换与计算相对而言比较复杂，故计算机中有了专门用于加速处理浮点数计算的计算单元FPU(Float Point Unit)。
