浮点数在计算机内存中的存储格式
浮点数在计算机中是如何表示的
浮点数在计算机中是如何表⽰的话题：浮点数在计算机中是如何表⽰的？回答：浮点数浮点数是属于有理数中某特定⼦集的数的数字表⽰，在计算机中⽤以近似表⽰任意某个实数。
具体的说，这个实数由⼀个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）话题：浮点数的解释回答：浮点数是属于有理数中某特定⼦集的数的数字表⽰，在计算机中⽤以近似表⽰任意某个实数。
具体的说，这个实数由⼀个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表⽰⽅法类似于基数为10的科学记数法。
浮点计算是指浮点数参与的运算，这种运算通常伴随着因为⽆法精确表⽰⽽进⾏的近似或舍⼊。
⼀个浮点数a由两个数m和e来表⽰：a = m * b^e。
在任意⼀个这样的系统中，我们选择⼀个基数b（记数系统的基）和精度p（即使⽤多少位来存储）。
m（即尾数）是形如±d.dddddd的p位数（每⼀位是⼀个介于0到b-1之间的整数，包括0和b-1）。
如果m的第⼀位是⾮0整数，m称作格化的。
有⼀些描述使⽤⼀个单独的符号位（s +或者-）来表⽰正负，这样m必须是正的。
e是指数。
这种设计可以在某个固定长度的存储空间内表⽰定点数⽆法表⽰的更⼤范围的数。
例如，⼀个指数范围为±4的4位⼗进制浮点数可以⽤来表⽰43210,4.321或0.0004321，但是没有⾜够的精度来表⽰432.123和43212.3（必须近似为432.1和43210）。
当然，实际使⽤的位数通常远⼤于4。
此外，浮点数表⽰法通常还包括⼀些特别的数值：+∞和−∞（正负⽆穷⼤）以及NaN('Not a Number')。
⽆穷⼤⽤于数太⼤⽽⽆法表⽰的时候，NaN则指⽰作或者⽆法定义的结果。
众所知，计算机中的所有数据都是以⼆进制表⽰的，浮点数也不例外。
然⽽浮点数的⼆进制表⽰法却不像定点数那么简单了。
先澄清⼀个概念，浮点数并不⼀定等于⼩数，定点数也并不⼀定就是整数。
浮点数单精度浮点数与双精度浮点数在计算机中的存储
浮点数单精度浮点数与双精度浮点数在计算机中的存储浮点数是一种用于表示实数的数学概念，在计算机中以不同的精度进行存储。
单精度浮点数和双精度浮点数分别以32位和64位的二进制格式来表示实数。
单精度浮点数是按照IEEE754标准规定的，它使用32位来存储一个浮点数。
它将这32位划分为三个部分：符号位、指数位和尾数位。
具体来说，其中1位用于表示符号位（0表示正数，1表示负数），8位用于表示指数位，23位用于表示尾数位。
指数位用于表示浮点数的大小范围，尾数位用于表示浮点数的精度。
单精度浮点数可以表示的范围是从2的-126次方到2的127次方之间。
双精度浮点数也遵循IEEE754标准，它使用64位来存储一个浮点数。
它将这64位划分为三个部分：符号位、指数位和尾数位。
其中1位用于表示符号位，11位用于表示指数位，52位用于表示尾数位。
双精度浮点数的指数位和尾数位比单精度浮点数更长，因此双精度浮点数的精度更高。
双精度浮点数可以表示的范围是从2的-1022次方到2的1023次方之间。
在计算机中，浮点数的存储会存在一定的舍入误差。
这是因为浮点数的二进制表示是有限的，无法准确表示一些实数。
舍入误差会在浮点数的运算和比较中产生影响，可能导致计算的结果和预期不一致。
因此，在使用浮点数进行计算时，需要注意舍入误差的问题，并采取相应的处理措施，如四舍五入或使用更高精度的类型来存储浮点数。
总之，浮点数的存储以单精度和双精度形式存在于计算机中。
单精度浮点数以32位二进制格式存储，双精度浮点数以64位二进制格式存储。
浮点数的存储使用二进制科学计数法，其中包括符号位、指数位和尾数位。
在计算机中存储浮点数会存在一定的舍入误差，需要注意处理。
浮点数(单精度浮点数与双精度浮点数)在计算机中的存储
浮点数在计算机中的存储十进制浮点数格式：浮点数格式使用科学计数法表示实数。
科学计数法把数字表示为系数(coefficient)(也称为尾数(mantissa))，和指数(exponent)两部分。
比如3.684*10^2. 在十进制中，指数的基数为10，并且表示小数点移动多少位以生成系数。
每次小数点向前移动时，指数就递增；每次小数点向后移动时，指数就递减。
例如，25.92 可表示为2.592 * 10^1，其中2.592 是系数，值10^1 是指数。
必须把系数和指数相乘，才能得到原始的实数。
另外，如0.00172 可表示为1.72*10^-3，数字1.72 必须和10^-3 相乘才能获得原始值。
二进制浮点格式：计算机系统使用二进制浮点数，这种格式使用二进制科学计数法的格式表示数值。
数字按照二进制格式表示，那么系数和指数都是基于二进制的，而不是十进制，例如1.0101*2^2.在十进制里，像0.159 这样的值，表示的是0 + (1/10) + (5/100) + (9/1000)。
相同的原则也适用二进制。
比如，1.0101 乘以2^2 后，生成二进制值101.01 ，这个值表示二进制整数5，加上分数(0/2) + (1/4) 。
这生成十进制值5.25 。
下表列出几个二进制二进制十进制分数十进制值0.1 1/2 0.50.01 1/4 0.250.001 1/8 0.1250.0001 1/16 0.06250.00001 1/32 0.031250.000001 1/64 0.015625几个二进制浮点例子：二进制十进制分数十进制值10.101 2+1/2+1/8 2.62510011.001 19+1/8 19.12510110.1101 22+1/2+1/4+1/16 22.81251101.011 13+1/4+1/8 13.375编写二进制浮点值时，二进制通常被规格化了。
这个操作把小数点移动到最左侧的数位，并且修改指针进行补偿。
float数的存储格式
float（单精度）在内存中的存储格式浮点型变量在计算机内存中占用4字节（Byte）,即32-bit。
遵循IEEE-754格式标准。
一个浮点数由2部分组成：底数m 和指数e。
±mantissa × 2exponent（注意，公式中的mantissa 和exponent使用二进制表示）底数部分使用２进制数来表示此浮点数的实际值。
指数部分占用８-bit的二进制数，可表示数值范围为0－255。
但是指数应可正可负，所以IEEE规定，此处算出的次方（即是来自内存存储的内容，存储指数）须减去127才是真正的指数（实际的指数，如12.5转换为二进制为：1100.100=1.100100*23, 3即为实际指数）。
所以float的指数可从-126到128.底数部分实际是占用24-bit的一个值，由于其最高位始终为1，所以最高位省去不存储，在存储中只有23-bit。
到目前为止，底数部分23位加上指数部分8位使用31位。
那么前面说过，float是占用4个字节即32-bit, 那么还有一位是干嘛用的呢？还有一位，其实就是4字节中的最高位，用来指示浮点数的正负，当最高位是1时，为负数，最高位是0时，为正数。
浮点数据就是按下表的格式存储在4个字节中：Address+0 Address+1 Address+2 Address+3Contents SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMMS: 表示浮点数正负，1为负数，0为正数。
E: 指数加上127后的值的二进制数M: 24-bit的底数（只存储23-bit）主意：这里有个特例，浮点数为0时，指数和底数都为0，但此前的公式不成立。
因为2的0次方为1，所以，0是个特例。
当然，这个特例也不用认为去干扰，编译器会自动去识别。
通过上面的格式，我们下面举例看下-12.5在计算机中存储的具体数据：Address+0 Address+1 Address+2 Address+3Contents 0xC1 0x48 0x00 0x00接下来我们验证下上面的数据表示的到底是不是-12.5，从而也看下它的转换过程。
计算机内浮点数的储存格式
计算机内浮点数的储存格式通常采用IEEE 754标准，这是一种广泛使用的浮点数表示方法。
在IEEE 754标准中，浮点数由三个部分组成：符号位、指数位和尾数位。
1. 符号位：符号位用于表示浮点数的正负。
对于每个浮点数，符号位为0表示正数，符号位为1表示负数。
2. 指数位：指数位用于表示浮点数的幂。
在IEEE 754标准中，指数位采用偏移二进制指数表示法，即先将指数值进行偏移，然后转换为二进制形式。
偏移量取决于浮点数的类型（单精度或双精度）。
3. 尾数位：尾数位用于表示浮点数的有效数字。
在IEEE 754标准中，尾数位采用二进制小数表示法，即先将浮点数乘以一个常数，然后舍入到最接近的二进制小数。
尾数的位数取决于浮点数的类型（单精度或双精度）。
在单精度浮点数中，符号位占1位，指数位占8位，尾数位占23位。
在双精度浮点数中，符号位占1位，指数位占11位，尾数位占52位。
除了IEEE 754标准之外，还有一些其他的浮点数表示方法，例如Microsoft的COM类型（使用二进制补码表示法）和Java的double 类型（使用二进制补码表示法）。
但是，IEEE 754标准是最广泛使用的浮点数表示方法之一。
浮点数在计算机中的存储
浮点数在计算机中的存储浮点数是在计算机中表示实数的一种方法。
它由两个部分组成：尾数和指数。
单精度浮点数和双精度浮点数是两种不同精度的浮点数表示方式。
单精度浮点数采用32位的二进制表示，其中1位表示符号位，8位表示指数位，剩下的23位表示尾数位。
符号位确定数的正负，指数位表示浮点数的指数部分，尾数位表示浮点数的尾数部分。
双精度浮点数采用64位的二进制表示，其中1位表示符号位，11位表示指数位，剩下的52位表示尾数位。
双精度浮点数的存储空间比单精度浮点数更大，因此能够表示更大范围和更高精度的数值。
在计算机中存储浮点数时，会将其转换为二进制，并按照指定的格式存储。
以单精度浮点数为例，符号位、指数位和尾数位会按照一定的规则进行编码和存储。
这种编码方式被称为IEEE754浮点数标准。
根据IEEE754浮点数标准，单精度浮点数的取值范围约为1.4×10⁻⁴⁵~3.4×10³⁸，双精度浮点数的取值范围约为4.9×10⁻³²~1.8×10³⁰⁸。
双精度浮点数相比单精度浮点数能够表示更大范围和更高精度的数值，但同时也需要更多的存储空间。
浮点数在计算机存储中的表示方式是通过将数字拆分成符号、指数和尾数三个部分，并使用二进制编码进行存储。
这种表示方式能够满足大多数实数的表示需求，但由于浮点数在计算机中的存储是近似表示，所以在进行浮点数运算时可能会存在一定的舍入误差。
因此，在高精度计算或要求精度较高的应用中，可能需要采用其他更精确的表示方法。
浮点数转换成十进制数如何实现？电子版本
浮点数转换成十进制数如何实现？浮点数转换成十进制数浮点型变量在计算机内存中占用4字节（Byte）,即32-bit。
遵循IEEE-754格式标准。
一个浮点数由2部分组成：底数m 和指数e。
±mantissa × 2exponent（注意，公式中的mantissa 和 exponent使用二进制表示）底数部分使用２进制数来表示此浮点数的实际值。
指数部分占用８-bit的二进制数，可表示数值范围为0－255。
但是指数应可正可负，所以IEEE规定，此处算出的次方须减去127才是真正的指数。
所以float的指数可从 -126到128.底数部分实际是占用24-bit的一个值，由于其最高位始终为 1 ，所以最高位省去不存储，在存储中只有23-bit。
到目前为止，底数部分 23位加上指数部分 8位使用了31位。
那么前面说过，float是占用4个字节即32-bit,那么还有一位是干嘛用的呢？还有一位，其实就是4字节中的最高位，用来指示浮点数的正负，当最高位是1时，为负数，最高位是0时，为正数。
浮点数据就是按下表的格式存储在4个字节中：Address+0 Address+1 Address+2 Address+3Contents SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM S: 表示浮点数正负，1为负数，0为正数E: 指数加上127后的值的二进制数M: 24-bit的底数（只存储23-bit）主意：这里有个特例，浮点数为0时，指数和底数都为0，但此前的公式不成立。
因为2的0次方为1，所以，0是个特例。
当然，这个特例也不用认为去干扰，编译器会自动去识别。
通过上面的格式，我们下面举例看下-12.5在计算机中存储的具体数据：Address+0 Address+1 Address+2 Address+3Contents 0xC1 0x48 0x00 0x00接下来我们验证下上面的数据表示的到底是不是-12.5，从而也看下它的转换过程。
浮点数单精度浮点数与双精度浮点数在计算机中的存储
浮点数(单精度浮点数与双精度浮点数)在计算机中的存储在计算机中，浮点数是以特定的格式存储的，这种格式可以表示实数的整数部分和小数部分。
根据精度的不同，浮点数可以分为单精度浮点数（float）和双精度浮点数（double）。
这两种类型的浮点数在计算机中的存储方式略有不同。
1.单精度浮点数（float）单精度浮点数使用32位（bit）来存储，其中1位用于符号（sign），8位用于指数（exponent），23位用于尾数（mantissa）。
这种表示方法可以提供大约6位十进制的精度。
符号位（sign bit）：占用了第0位，用于表示正负。
0表示正数，1表示负数。
指数位（exponent bits）：占用了第1到第8位，用于表示浮点数的指数部分。
这部分采用了偏移编码，也就是将实际指数值加上一个偏移量（bias），一般这个偏移量是127。
尾数位（mantissa bits）：占用了第9到第31位，用于表示浮点数的小数部分。
这部分通常被归一化，即小数点移动的位置被记录在指数中，而小数点后面的具体数值被记录在尾数中。
2.双精度浮点数（double）双精度浮点数使用64位（bit）来存储，其中1位用于符号（sign），11位用于指数（exponent），52位用于尾数（mantissa）。
这种表示方法可以提供大约15位十进制的精度。
符号位（sign bit）：占用了第0位，用于表示正负。
0表示正数，1表示负数。
指数位（exponent bits）：占用了第1到第11位，用于表示浮点数的指数部分。
这部分同样采用了偏移编码，偏移量一般是1023。
尾数位（mantissa bits）：占用了第12到第63位，用于表示浮点数的小数部分。
这部分通常被归一化，即小数点移动的位置被记录在指数中，而小数点后面的具体数值被记录在尾数中。
无论是单精度浮点数还是双精度浮点数，它们都需要遵循IEEE 754标准，这个标准详细规定了浮点数的存储格式以及如何进行算术运算。
Java浮点数
Java浮点数存储格式JAVA中浮点数有两个基础类型:float和double。
float占据4个字节,double 占据8个字节。
下面将以float类型为例，介绍浮点数的存储方式。
double类型和float类型的存储方式雷同。
1.浮点数的存储方式浮点数的存储格式比较特殊，下图是4字节的float变量的存储示意图：根据IEEE754浮点数表示标准，一个float变量在存储中由三部分组成，分别是：符号位：1位(31)，表示float的正负，0为正，1为负幂指数：8位(23-30)，表示2进制权的幂次有效位：23位(0-22)，表示有效数字2.浮点数的取值范围在float的存储中，有4个特殊的存储值，分别是：0x7f800000:正无穷大，Float.intBitsToFloat()打印显示为infinity0xff800000:负无穷大，打印显示为-infinity0x00000000:正零，打印显示为0.00x80000000:负零，打印显示为-0.0注意，在Java中,infinity!=-infinity,但是0.0==-0.0以上4个特殊存储值将float的存储分为4个段[0x00000001,0x7f7fffff]：正float数，共2^31-2^23-1个[0x7f800001,0x7fffffff]：非数字，打印显示NaN，共2^23-1[0x80000001,0xff7fffff]：负float数，共2^31-2^23-1个[0xff800001,0xffffffff]：非数字，打印显示NaN，共2^23-13.浮点数的格式转换令bits表示一个整数，其存储空间为4字节，下面我们求出这4个字节表示的float类型数字为多少。
int s = ((bits>>31) == 0)?1:-1; //取出1bit符号位int e = ((bits>>23) & 0xff); //取出8bit的幂指数//取出23位有效位int m = (e==0)?((bits & 0x7fffff) << 1):((bits & 0x7fffff) | 0x800000);则该存储空间表示的浮点数为 s*m*2^(e-150)分析：[0x00000001,0x007fffff]：相应实数范围为[(2^-149),(2^-126)-(2^-149)]，即大约为[1.4E-45,1.2E-38]，离散间隔固定为(2^-149)即约为1.4E-45，实数个数为2^23个。
单精度浮点数存储格式
单精度浮点数存储格式单精度浮点数是一种在计算机中存储实数的格式。
它是一种32位的数据类型，可以用来表示范围更大，精度更高的浮点数。
单精度浮点数在内存中以8字节（64位）的形式存储，其中一部分用于表示符号（S），一部分用于表示指数（E），一部分用于表示尾数（M）。
具体来说，它的存储格式如下：1.符号位（S）：这是最高位，用于表示这个数是正数还是负数。
如果这个位是0，那么这个数是正数；如果这个位是1，那么这个数是负数。
2.指数位（E）：接下来的8位用于表示指数。
这个指数是以偏移量1023（即2的10次方减1）为基准的。
也就是说，实际的指数值等于存储的指数位减去1023。
指数决定了浮点数的规模，而尾数则决定了浮点数的精确部分。
3.尾数位（M）：最后的24位用于表示尾数。
尾数是在二进制小数点右边的一系列位，它们决定了浮点数的精确部分。
由于这些位是在二进制小数点右边，所以它们是相对于1的二进制偏移量。
也就是说，尾数乘以2的负23次方（即1/8388608）可以得到这个数的精确部分。
这种格式允许我们存储从大约-3.4e38到3.4e38的实数，并且具有大约7位十进制精度的分辨率。
这是在许多应用中处理和存储实数的常见方式。
例如，在图形处理和科学计算中，这种格式可以非常有效地处理需要大量浮点运算的任务。
此外，单精度浮点数的存储方式对于程序员来说是完全透明的。
他们只需要使用编程语言提供的相应数据类型（例如，在C++中的float），就可以在内存中以这种格式存储和操作浮点数。
这些语言通常还提供了一组函数来执行与浮点数相关的常见操作，如加法、减法、乘法、除法等。
总的来说，单精度浮点数的存储格式是一种在内存中高效地表示实数的强大工具。
它的符号、指数和尾数的设计使得它可以用来表示广泛的数值范围，同时还能保持较高的精度。
这种格式被广泛应用于各种计算机系统和应用中，无论是桌面应用、服务器还是嵌入式系统。
浮点型数据在内存中的存储形式
浮点型数据在内存中的存储形式在计算机中，浮点型数据是一种用来表示实数的数据类型。
浮点型数据的存储形式是通过使用一定的位数来表示实数的整数部分和小数部分，以及表示实数的符号位。
浮点型数据的存储形式可以分为单精度浮点型和双精度浮点型两种。
1. 单精度浮点型单精度浮点型数据通常使用32位来进行存储。
在这32位中，首先使用1位来表示符号位，表示实数的正负。
接下来的8位用来表示指数部分，用来表示实数的数量级。
最后的23位用来表示尾数部分，用来表示实数的精度。
具体来说，单精度浮点型数据的存储形式如下：符号位（1位）指数部分（8位）尾数部分（23位）其中，符号位可以取0或1，分别表示正数和负数。
指数部分使用移码表示法，即通过偏移一个固定的值来表示实际的指数。
尾数部分使用尾数的二进制表示，用来表示实数的小数部分。
2. 双精度浮点型双精度浮点型数据通常使用64位来进行存储。
在这64位中，首先使用1位来表示符号位，表示实数的正负。
接下来的11位用来表示指数部分，用来表示实数的数量级。
最后的52位用来表示尾数部分，用来表示实数的精度。
具体来说，双精度浮点型数据的存储形式如下：符号位（1位）指数部分（11位）尾数部分（52位）其中，符号位可以取0或1，分别表示正数和负数。
指数部分使用移码表示法，即通过偏移一个固定的值来表示实际的指数。
尾数部分使用尾数的二进制表示，用来表示实数的小数部分。
浮点型数据在内存中的存储形式是通过将整数部分和小数部分分别存储在指定的位数中，以及使用符号位来表示实数的正负。
通过这种方式，计算机可以对实数进行精确的表示和计算。
需要注意的是，由于浮点数的存储形式中存在有限的位数，所以在进行浮点数的运算时，可能会出现精度损失的情况。
这是因为某些实数无法精确地用有限的位数来表示，从而导致计算结果的误差。
因此，在进行浮点数的计算时，需要注意处理精度损失的问题，以避免出现错误的结果。
总结起来，浮点型数据在内存中的存储形式是通过使用一定的位数来表示实数的整数部分和小数部分，以及表示实数的符号位。
c语言浮点数的存储方式
c语言浮点数的存储方式在C语言中，浮点数是以二进制的形式存储的。
具体来说，浮点数在内存中由三部分组成：符号位、指数位和尾数位。
1.符号位：用于表示浮点数的正负。
在内存中，符号位使用一位（0或1）表示。
如果该位为0，则该数为正数；如果该位为1，则该数为负数。
2.指数位：用于表示浮点数的数值大小。
在内存中，指数位使用移码表示法来表示。
移码表示法是将真值数的二进制表示形式中的符号位（最高位）保持为0，其余部分原样保持不变，然后对整个数加一个偏移量（通常是最大负数的绝对值）。
3.尾数位：用于表示浮点数的有效数字。
在内存中，尾数位使用原码表示法来表示。
原码表示法是将真值数的二进制表示形式中的符号位保持不变，其余部分取反后加1得到。
例如，将浮点数8.5转换为二进制存储方式，可以按照以下步骤进行：1.符号位：由于8.5是正数，因此符号位为0。
2.指数位：首先将8.5转换为科学计数法8.5=2^3 × 0.11011，其中指数位为3。
由于使用的是移码表示法，因此需要将3转换为二进制数0011，然后将最高位（符号位）置为0，得到移码表示法的指数位0001 1000。
3.尾数位：将0.11011转换为二进制小数0.00001 1000 0000 0000 00000000，然后将符号位（最高位）置为负号，其余部分保持不变，得到尾数位的原码表示法1 1000 0000 0000 0000 000。
最后将这个原码表示法的尾数位取反后加1，得到尾数位的补码表示法1 1111 1111 1111 1111 111。
因此，8.5在内存中的存储方式为：•符号位：第32位为0（正数）•指数位：从第33到39位为移码表示法的指数位（其中第33位为符号位）：0 001 1 0（其中空格用于分隔每一位）•尾数位：从第40到62位为尾数位的补码表示法：1 111 1 1（其中空格用于分隔每一位）注意，在不同的计算机系统中，浮点数的存储方式可能会有所不同。
c语言把浮点数转换为十六进制字符串
文章标题：深度解析：C语言中浮点数转换为十六进制字符串的方法在C语言中，将浮点数转换为十六进制字符串是一个常见的操作。
这个过程涉及到数据类型的转换、内存中的存储和十六进制数的表示，需要仔细理解和掌握。
本文将从浮点数的存储形式、C语言中的数据类型转换、以及具体的转换方法等方面进行全面的解析，帮助您更深入地了解这一主题。
一、浮点数的存储形式浮点数在计算机中的存储是以二进制形式进行的。
根据IEEE 754标准，浮点数在内存中的存储分为符号位、指数位和尾数位三个部分。
这种存储形式对于计算机来说更为高效，但对于人类来说却不易理解。
需要借助特定的方法将其转换为我们能够理解和处理的形式。
C语言中的数据类型转换在C语言中，我们可以使用sprintf()函数将浮点数转换为十六进制字符串。
这个函数是C语言标准库中的一部分，能够按照指定的格式将浮点数格式化为字符串。
下面是一个简单的示例：```cfloat f = 3.14;char hex[30];sprintf(hex, "%a", f);```在这个示例中，我们将浮点数3.14转换为十六进制字符串，并存储在hex数组中。
需要注意的是，"%a"是sprintf()函数的格式控制符，表示以十六进制的形式输出浮点数。
具体的转换方法除了使用sprintf()函数，我们还可以通过手动计算的方式将浮点数转换为十六进制字符串。
这种方法需要我们对浮点数的存储形式有较深入的了解，并进行一系列的位运算。
这个过程可能较为复杂，但能够更深入地理解浮点数在内存中的表示形式。
总结与回顾在本文中，我们从浮点数的存储形式、C语言中的数据类型转换，以及具体的转换方法等方面对将浮点数转换为十六进制字符串进行了全面的探讨。
通过深入的分析和具体的示例，希望能够帮助您更好地理解这一主题。
个人观点与理解我个人认为，对于C语言中浮点数转换为十六进制字符串这一操作，需要深入理解浮点数在内存中的存储形式，以及C语言中相关的数据类型转换方法。
浮点数在计算机内存中的存储格式
浮点数在计算机内存中的存储格式对于浮点类型的数据采用单精度类型(float)和双精度类型(double)来存储，float数据占用 32bit,double数据占用 64bit,我们在声明一个变量float f = 2.25f的时候，是如何分配内存的呢？其实不论是float类型还是double类型，在计算机内存中的存储方式都是遵从IEEE的规范的，float 遵从的是IEEER32.24 ,而double 遵从的是R64.53。
无论是单精度还是双精度，在内存存储中都分为3个部分：1) 符号位(Sign)：0代表正，1代表为负；2) 指数位(Exponent)：用于存储科学计数法中的指数数据，并且采用移位存储；3) 尾数部分(Mantissa)：尾数部分；其中float的存储方式如下图所示：而双精度的存储方式为:R32.24和R64.53的存储方式都是用科学计数法来存储数据的，比如8.25用十进制的科学计数法表示就为:8.25*,而120.5可以表示为:1.205*。
而我们傻蛋计算机根本不认识十进制的数据，它只认识0和1，所以在计算机内存中，首先要将上面的数更改为二进制的科学计数法表示，8.25用二进制表示可表示为1000.01，120.5用二进制表示为：1110110.1。
用二进制的科学计数法表示1000.01可以表示为1.00001*，1110110.1可以表示为 1.1101101*,任何一个数的科学计数法表示都为 1.xxx*, 尾数部分就可以表示为xxxx,第一位都是1嘛，干嘛还要表示呀？可以将小数点前面的1省略，所以23bit的尾数部分，可以表示的精度却变成了 24bit，道理就是在这里，那24bit能精确到小数点后几位呢，我们知道9的二进制表示为1001，所以4bit能精确十进制中的1位小数点，24bit就能使float能精确到小数点后6位，而对于指数部分，因为指数可正可负，8位的指数位能表示的指数范围就应该为:-127-128了，所以指数部分的存储采用移位存储，存储的数据为元数据+127。
IEEE-754格式标准，float，
IEEE-754格式标准，float，floatfloat类型数字在计算机中⽤4个字节存储。
遵循IEEE-754格式标准：⼀个浮点数有2部分组成：底数m和指数e底数部分使⽤⼆进制数来表⽰此浮点数的实际值指数部分占⽤8bit的⼆进制数，可表⽰数值范围为0-255但是指数可正可负，所以，IEEE规定，此处算出的次⽅必须减去127才是真正的指数。
所以，float类型的指数可从-126到128底数部分实际是占⽤24bit的⼀个值，但是最⾼位始终为1，所以，最⾼位省去不存储，在存储中占23bit科学计数法。
格式：SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMMS表⽰浮点数正负E指数加上127后的值得⼆进制数据M底数举例：17.625在内存中的存储⾸先要把17.625换算成⼆进制：10001.101整数部分，除以2，直到商为0，余数反转。
⼩数部分，乘以2，直到乘位0，进位顺序取。
在将10001.101右移，直到⼩数点前只剩1位：1.0001101 * 2^4 因为右移动了四位这个时候，我们的底数和指数就出来了底数：因为⼩数点前必为1，所以IEEE规定只记录⼩数点后的就好。
所以，此处的底数为：0001101指数：实际为4，必须加上127(转出的时候，减去127)，所以为131。
也就是10000011符号部分是整数，所以是0综上所述，17.625在内存中的存储格式是：01000001 10001101 00000000 00000000【汇编和c语⾔】浮点型float和double在内存中是怎样存储的？我们先来看看下⾯这个程序从代码中可以得知，程序⾥⾯定义了⼀个float型的容器，容器⾥⾯装了⼀个数据0.25↓↓↓↓↓↓↓⽽这个数据在内存⾥⾯是酱紫存储的↓↓↓↓↓↓↓从图⽚上可以看到，数据0.25在内存⾥⾯被保存为了3E800000h为什么数据会变成⼀连串看不懂的数字呢？这⾥就涉及到了浮点型的数据在内存中存储的⽅式经过⼀番垂死挣扎之后，我了解到：浮点数类型在存储⽅式上都是遵从IEEE规范的具体存储浮点数的步骤，在⽹上有各种各样不同的见解，⽅式各异所以，我就来为⼤家添乱啦，再献上我的理解~~—————————————————分割线——————————————————⾸先我们需要了解的是：1.float是32位的，也就是dword的，double是64位的。
浮点数的存储格式
浮点数的存储格式基于IEEE 754的浮点数存储格式IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers，电子电气工程师协会）在I985年制定的IEEE 754（IEEE Standard for Binary Floating-Point Arithmetic, ANSI/IEEE Std 754-1985 ）二进制浮点运算规范，是浮点运算部件事实上的工业标准。
1 浮点数在计算机系统的发展过程中，曾经提出过多种方法表示实数，但是到目前为止使用最广泛的是浮点表示法。
相对于定点数而言，浮点数利用指数使小数点的位置可以根据需要而上下浮动，从而可以灵活地表达更大范围的实数。
浮点数表示法利用科学计数法来表达实数。
通常，将浮点数表示为± d.dd…d ×βe，其中d.dd… d 称为有效数字（significand），它具有p 个数字（称p位有效数字精度），β为基数（Base），e为指数（Exponent），±表示实数的正负[1,2]。
更精确地，± d0.d１d２…d p－1× βe，表示以下数±（d0＋d1β－1＋… ＋d p－1β－（p－1））βe，（0≤d i＜β＝对实数的浮点表示仅作如上的规定是不够的，因为同一实数的浮点表示还不是唯一的。
例如，1.0×102，0.1 ×103，和0.01 ×104都可以表示100.0。
为了达到表示单一性的目的，有必要对其作进一步的规范。
规定有效数字的最高位(即前导有效位)必须非零，即0＜d0＜β。
符合该标准的数称为规格化数（Normalized Numbers），否则称为非规格化数(Denormalized Numbers)。
2 IEEE 754浮点数与其浮点格式2.1 实数的IEEE 754表示形式一个实数V在IEEE 754标准中可以用V＝(－1)s×M×2E的形式表示[3,4]，说明如下：(1)符号s(sign)决定实数是正数(s＝0)还是负数(s＝1)，对数值0的符号位特殊处理。
浮点数在计算机内存中的表示（IEEE754规定1位是符号位，8位是指数，剩下的23位为有效数字）
浮点数在计算机内存中的表⽰（IEEE754规定1位是符号位，8位是指数，剩下的23位为有效数字）1.前⼏天，我在读⼀本C语⾔教材，有⼀道例题： #include <stdio.h> void main(void){ int num=9; /* num是整型变量，设为9 */ float* pFloat=# /* pFloat表⽰num的内存地址，但是设为浮点数 */ printf("num的值为：%d\n",num); /* 显⽰num的整型值 */ printf("*pFloat的值为：%f\n",*pFloat); /* 显⽰num的浮点值 */ *pFloat=9.0; /* 将num的值改为浮点数 */ printf("num的值为：%d\n",num); /* 显⽰num的整型值 */ printf("*pFloat的值为：%f\n",*pFloat); /* 显⽰num的浮点值 */ }运⾏结果如下： num的值为：9 *pFloat的值为：0.000000 num的值为：1091567616 *pFloat的值为：9.000000我很惊讶，num和*pFloat在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么⼤？要理解这个结果，⼀定要搞懂浮点数在计算机内部的表⽰⽅法。
我读了⼀些资料，下⾯就是我的笔记。
2.在讨论浮点数之前，先看⼀下整数在计算机内部是怎样表⽰的。
int num=9;上⾯这条命令，声明了⼀个整数变量，类型为int，值为9（⼆进制写法为1001）。
普通的32位计算机，⽤4个字节表⽰int变量，所以9就被保存为00000000 00000000 00000000 00001001，写成16进制就是0x00000009。
那么，我们的问题就简化成：为什么0x00000009还原成浮点数，就成了0.000000？3.根据国际标准IEEE 754，任意⼀个⼆进制浮点数V可以表⽰成下⾯的形式： （1）(-1)^s表⽰符号位，当s=0，V为正数；当s=1，V为负数。
浮点数内存的存储格式
浮点数内存的存储格式浮点数是在计算机中表示实数的一种方式，它能够存储和处理包含小数的数值。
在计算机内部，浮点数以二进制形式存储，并采用一种特殊的存储格式，称为浮点数的IEEE 754标准。
IEEE 754标准定义了浮点数内存的存储格式，包括单精度浮点数（32位）和双精度浮点数（64位）。
这两种浮点数的存储格式都由三个部分组成：符号位、指数位和尾数位。
首先，让我们来看看单精度浮点数的存储格式。
单精度浮点数使用32位来表示一个数值。
其中，最高位是符号位，用于表示数值的正负。
0表示正数，1表示负数。
接下来的8位是指数位，用于表示数值的大小范围。
最后的23位是尾数位，用于表示数值的精度。
通过这种方式，单精度浮点数可以表示大约7位有效数字的数值。
而双精度浮点数则使用64位来表示一个数值，拥有更高的精度。
它的符号位、指数位和尾数位的长度分别是1位、11位和52位。
通过这种方式，双精度浮点数可以表示大约15位有效数字的数值。
浮点数的存储格式使得计算机可以进行浮点数的运算。
它能够处理像π这样的无限小数，将其近似为有限的二进制数。
同时，浮点数的表示范围也非常广泛，可以表示很小到很大的数值。
然而，浮点数的存储格式也带来了一些问题。
由于浮点数使用二进制进行表示，它无法精确地表示一些十进制数，例如0.1。
在浮点数计算中，可能会出现舍入误差，导致结果不够精确。
这是因为某些十进制数无法准确表示为有限的二进制数。
因此，在进行浮点数计算时，需要注意舍入误差可能导致的问题。
此外，浮点数的存储格式还包括特殊值，如正无穷大、负无穷大和NaN（不是一个数字）。
这些特殊值在浮点数计算中具有特殊的意义，用于表示计算中的错误或越界情况。
总的来说，浮点数的内存存储格式采用了IEEE 754标准，包括单精度浮点数和双精度浮点数。
这种存储格式能够在计算机中准确表示并处理包含小数的数值。
然而，由于浮点数的二进制表示方式，可能会出现舍入误差和精度限制。
float型数据在内存中的存储方式
float型数据在内存中的存储方式float类型是一种用于表示浮点数（即小数）的数据类型，它在内存中的存储方式有一定的特点。
在计算机内存中，float类型的数据是以二进制的形式进行存储的。
具体地说，一个float类型的数据占据4个字节（32位），按照特定的格式进行存储。
float类型的数据采用IEEE 754标准进行存储。
这个标准规定了浮点数的表示方法，包括了符号位、指数位和尾数位。
在32位的float类型中，其中1位用于表示符号位（0表示正数，1表示负数），8位用于表示指数位，剩下的23位用于表示尾数位。
具体来说，一个float类型的数据可以分为三个部分：符号位、指数位和尾数位。
符号位用于表示这个浮点数是正数还是负数，指数位用于表示浮点数的指数部分，尾数位用于表示浮点数的小数部分。
在存储过程中，首先将浮点数转换为二进制形式，然后按照上述规则将二进制数存储到内存中。
具体存储方式如下：1.符号位：浮点数的符号位占据1位，0表示正数，1表示负数。
2.指数位：根据IEEE 754标准，指数位需要加上一个偏移值，这个偏移值是2的指数位数减1的结果。
在32位的float类型中，指数位数为8位，因此偏移值为127。
3.尾数位：根据IEEE 754标准，尾数位需要进行规格化处理。
具体来说，尾数位的第一位默认为1，后面的23位用于表示小数部分。
通过以上的存储方式，我们可以将一个float类型的数据准确地表示在内存中。
需要注意的是，由于浮点数的精度问题，float类型的数据在进行运算时可能会存在一定的误差。
这是由于浮点数采用二进制进行存储时，有些十进制小数无法精确表示为有限的二进制小数。
因此，在进行浮点数的比较和运算时，需要注意这种误差可能会带来的问题。
总结一下，float类型的数据在内存中以二进制的形式进行存储，按照IEEE 754标准规定的格式进行存储。
具体存储方式包括符号位、指数位和尾数位。
通过这种存储方式，可以准确地表示浮点数，并进行相应的运算。
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浮点数在计算机内存中的存储格式
对于浮点类型的数据采用单精度类型(float)和双精度类型(double)来存储，float数据占用 32bit,double数据占用 64bit,我们在声明一个变量float f = 2.25f的时候，是如何分配内存的呢？其实不论是float类型还是double类型，在计算机内存中的存储方式都是遵从IEEE的规范的，float 遵从的是IEEE
R32.24 ,而double 遵从的是R64.53。
无论是单精度还是双精度，在内存存储中都分为3个部分：
1) 符号位(Sign)：0代表正，1代表为负；
2) 指数位(Exponent)：用于存储科学计数法中的指数数据，并且采用移位存储；
3) 尾数部分(Mantissa)：尾数部分；
其中float的存储方式如下图所示：
而双精度的存储方式为:
R32.24和R64.53的存储方式都是用科学计数法来存储数据的，比如8.25用十
进制的科学计数法表示就为:8.25*,而120.5可以表示为:1.205*。
而我
们傻蛋计算机根本不认识十进制的数据，它只认识0和1，所以在计算机内存中，首先要将上面的数更改为二进制的科学计数法表示，8.25用二进制表示可表示为1000.01，120.5用二进制表示为：1110110.1。
用二进制的科学计数法
表示1000.01可以表示为1.00001*，1110110.1可以表示为 1.1101101*,任何一个数的科学计数法表示都为 1.xxx*, 尾数部分就可以表示为xxxx,第一
位都是1嘛，干嘛还要表示呀？可以将小数点前面的1省略，所以23bit的尾数部分，可以表示的精度却变成了 24bit，道理就是在这里，那24bit能精确到小数点后几位呢，我们知道9的二进制表示为1001，所以4bit能精确十进制中的1位小数点，24bit就能使float能精确到小数点后6位，而对于指数部分，因为指数可正可负，8位的指数位能表示的指数范围就应该为:-127-128了，所以指数部分的存储采用移位存储，存储的数据为元数据+127。
下面就看看8.25和120.5在内存中真正的存储方式：
首先看下8.25，用二进制的科学计数法表示为:1.0001*
按照上面的存储方式，符号位为0，表示为正；指数位为3+127=130，位数部分为 1.00001，故8.25的存储方式如下：
0xbffff380: 01000001000001000000000000000000
分解如下：0--10000010--00001000000000000000000
符号位为0，指数部分为10000010，位数部分为 00001000000000000000000
同理，120.5在内存中的存储格式如下：
0xbffff384: 01000010111100010000000000000000
分解如下：0--10000101--11100010000000000000000
那么如果给出内存中一段数据，并且告诉你是单精度存储的话，你如何知道该数据的十进制数值呢？其实就是对上面的反推过程，比如给出如下内存数据：
01000001001000100000000000000000
第一步：符号位为0，表示是正数；
第二步：指数位为10000010，换算成十进制为130，所以指数为130-127=3；
第三步：尾数位为01000100000000000000000，换算成十进制为 (1+1/4+1/64)；
所以相应的十进制数值为：2^3*(1+1/4+1/64)=8+2+1/8=10.125
再看一个例子，观察其输出：
02 {
03 float f1 = 2.2;
04 float f2 = 2.25;
05
06 double d1 = (double)f1;
07 double d2 = (double)f2;
08
09 printf ("d1 = %.13f, d2 = %.13f\n", d1, d2);
10
11 return 0;
12 }
[doyle@phuang algorithm]$ ./a.out
d1 = 2.2000000476837, d2 = 2.2500000000000
可能输出的结果让大家疑惑不解，单精度的2.2转换为双精度后，精确到小数点后13位后变为了2.2000000476837，而单精度的2.25 转换为双精度后，变为了2.2500000000000，为何2.2在转换后的数值更改了而2.25却没有更改呢？很奇怪吧？其实通过上面关于两种存储结果的介绍，我们已经大概能找到答案。
首先我们看看2.25的单精度存储方式：0 10000000 00100000000000000000000，而2.25的双精度表示为：0 100 0000 0001 0010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000,这样2.25在进行强制转换的时候，数值是不会变的。
我们再看看2.2的单精度和双精度内存表示，2.2用科学计数法表示应该为：将十进制的小数转换为二进制的小数的方法为将小数*2，取整数部分，所以0.282=0.4，所以二进制小数第一位为0.4的整数部分0，0.4×2=0.8，第二位为 0,0.8*2=1.6,第三位为1，0.6×2 = 1.2，第四位为1，0.2*2=0.4，第五位为0，这样永远也不可能乘到=1.0，得到的二进制是一个无限循环的排列00110011001100110011... ,对于单精度数据来说，尾数只能表示24bit的精度，所以2.2的float存储为：0 10000000 00011001100110011001101
但是这样存储方式，换算成十进制的值，却不会是2.2的，应为十进制在转换为二进制的时候可能会不准确，如2.2，而double类型的数据也存在同样的问题，所以在浮点数表示中会产生些许的误差，在单精度转换为双精度的时候，也会存在误差的问题，对于能够用二进制表示的十进制数据，如 2.25，这个误差就会不存在，所以会出现上面比较奇怪的输出结果。
总结：浮点数在内存中的存储表示是以2的负数次方来模拟和逼近的，如果浮点数的小数部分可以用二进制完美地表示，则浮点数转化为二进制存储的时候不会存在精度丢失，否则内存中的这种表示浮点数的方法将会导致浮点数的精度丢失，如上面的2.2；。