我们这期文章讨论浮点数在内存中的存储方式。
我们以单精度浮点数（float）为例，它占用的内存为4字节。
根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会） 754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式：(-1)^S * M * 2^E ，其中(-1)^S表示符号位；M表示有效数字，大于等于1，小于2；2^E表示指数位。
按照上述规则这样，计算机就可以知道三个数值并且计算出我们需要的那个浮点数了。以为他们三个数值是一个整体，我们就需要把他们存放在一段连续的空间，那么在内存中这个数值的存储形式就是下图这样
继续以单精度（float）为例，
符号位只需要一个比特位就可以表示正负，所以符号位占用大小位一个bit。当S为0表示正数S为1表示负数。举个例子例如-1.0
剩余的31个bit位留给有效数字和指数位。单精度浮点数（float）的有效数字占用23个bit位，指数位占用了8个bit位；8字节的双精度浮点数（double）的有效数字占用52个bit位，指数位占用11个bit位。
指数位（E）和有效数字位（M）均视为无符号整数
(-1)^S * M * 2^E 有效数字（M）是大于1小于2的数字。这样的话就又出现了不必要的浪费。聪明的科学家干脆把有效数字的整数部分默认为1内存中只保留小数部分例如1.011******，内存中存储的无符号数值为011******（实际上是20位*），很巧地又为存贮节约了1个bit位的空间。
比如5.0转换为2进制是0101。根据公式，(-1)^S * M * 2^E 。S为0；M则为1.01；E则为2。整数1省略那么在内存中就应该是
关于指数位，我们知道了它占用了无符号的8bit位那么他的取值是0~255，然而实际需求中指数是存在负数的情况的，聪明的科学家规定存入内存的指数的真实值必须加上一个中间数，对于float（8bit位）是127，对于double（11bit位）这个值为1023。例如二进制浮点数0.1转化成公式{(-1)^S * M * 2^E}（-1）^0*1*2^(-1)
这时指数位（E）的值就是 真实值（-1）+中间数（127）=（存入内存的值）126。
126转换为二进制
接下来我们来做一个练习例如浮点数5.5
实际上并不是全部浮点数都能完全的转化成为二进制数例如1.3，转换以后只能接近十进制的1.3。
