浮点数范围
32位字长的浮点数
32位字长的浮点数
32位字长的浮点数是一种基于32位二进制（即32个0或1）编码表示的数据类型，用于表示带有小数部分的数值。
浮点数被分为三个部分：符号位、指数位和尾数位。
其中，符号位决定了浮点数的正负性，0表示正数，1表示负数。
指数位用来表示浮点数的数量级，通过移动小数点的位置来表示不同数量级的数值。
尾数位用于存储浮点数的精度和小数部分的数值。
由于32位的二进制编码空间有限，所以浮点数的表示范围和精度是有限的。
一般情况下，32位浮点数的范围约为-10^38到10^38之间，并且具有大约7位的有效数字。
具体的表示方式和精度取决于浮点数的规范和编码方式。
总之，32位字长的浮点数是一种用32位二进制编码表示的数据类型，用于表示带有小数部分的数值，具有一定的范围和精度。
c语言float范围值的大小
c语言float范围值的大小
C语言中的float类型是一种浮点数类型，它可以表示一定范围的实数值，并且可以进行各种数学运算。
float类型在C语言中是非常常用的数据类型，在进行科学、工程和金融等领域的编程时非常重要。
float类型的大小不是固定的，它取决于编译器的实现和目标平台的架构。
但是，根据IEEE 754标准，float类型的范围大约是从
1.17549435E-38到3.40282347E+38。
这个范围非常广泛，可以表示很多不同的实数值。
具体来说，float类型的取值范围可以分为正数、负数、零和特殊值四种情况。
正数的范围是从1.17549435E-38到3.40282347E+38，负数的范围是从-1.17549435E-38到-3.40282347E+38，零的范围是0.0，特殊值包括正无穷大、负无穷大和NaN（不是一个数字）等。
需要注意的是，float类型只有6-7个有效数字，所以在进行高精度计算时需要特别注意数值的精度。
如果需要更高的精度，可以使用double类型或long double类型，它们的范围和精度比float类型更高。
总之，float类型是C语言中非常重要的数据类型，它可以表示一定范
围内的实数值，并且可以进行各种数学运算。
了解float类型的范围和特性，对于C语言编程的学习和应用都非常重要。
计算32位浮点数表示范围
32位浮点数由S(1位) E(8位) M(23位表示)
IEEE-754标准规定：
E的范围0~255，通过移码-127范围为为-127~128，除去了全0和全1，即-126~127；
M用23位原码表示，表示的二进制数为1+M，除去全0，可表示的二进制范围为1.000 0000 0000 0000 0001至1.111 1111 1111 1111 1111
E为全0，M为全零，表示±0；
E为全1，M为全零，表示±∞；
因此：
32位浮点数表示的正的最小值为
0.000 0000 0000 0000 0001╳2-126
=2^-23╳2-126
≈1.401298464324817e-45（Matlab计算值）
32位浮点数表示的正的最大值为
1.111 1111 1111 1111 1111╳2-126
=（2-2-23）╳2127
≈3.40282346638529e+38（Matlab计算值）
负数部分与正数部分对称，因此表示的十进制范围为
[-3.40282346638529e+38, -1.401298464324817e-45]
U[1.401298464324817e-45, 3.40282346638529e+38]
因为10^6<2^23<10^7，所以32位浮点型数据的表达的有效数字最少为6位，23位浮点数表示的数字最大误差为1/2^23,约等于1.19209289550781e-07，误差最大影响到小数点后第七位，因此整数位1和小数位前6位都是有效数字。
二进制和十进制整数可以无差转换；
二进制小数转十进制小数可以无差转换，十进制转二进制会产生误差，如2.2，会是一个无限循环的二进制小数。
c++浮点数的规则
c++浮点数的规则
C++浮点数的规则是指在C++中使用浮点数进行运算或者比较时需要注意的一些规则，包括浮点数的表示范围、精度、舍入误差等。
首先，C++中使用双精度浮点数(double)表示的范围是
-1.79769e+308到1.79769e+308，单精度浮点数(float)的表示范围是-3.40282e+38到3.40282e+38。
对于超出这个范围的数，会出现溢出现象。
其次，浮点数的精度是有限的，因为计算机只能使用有限的位数来表示浮点数。
在C++中，双精度浮点数的精度一般是15位有效数字，而单精度浮点数的精度则是7位有效数字。
因此，在进行浮点数比较时，需要注意舍入误差的影响。
最后，需要注意浮点数的舍入误差。
由于浮点数在计算机中的表示是有限的，因此进行浮点数运算可能会产生舍入误差。
例如，对于0.1这个数，在计算机中无法精确表示，因此进行多次浮点数运算后，可能会出现精度损失的情况。
综上所述，C++浮点数的规则包括了浮点数的表示范围、精度和舍入误差等方面，需要在编程中注意这些规则，以避免因为浮点数计算产生的错误影响程序的正确性和性能。
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4字节浮点数表示范围
4字节浮点数，也称为单精度浮点数，通常使用IEEE 754标准来表示。
它使用32个比特（也就是4个字节）来表示一个浮点数，其中1位表示符号，8位表示指数，23位表示尾数。
在这种表示方法中，一个4字节浮点数可以表示的数值范围是非常大的，具体如下：
-最小正数：1.1022197 E-38
-最大值：3.4028235 E+38
-最小负数：-1.1897314 E-38
-最大负数：-3.4028235 E+38
因此，4字节浮点数可以表示的数值范围是非常大的，可以精确地表示大多数科学计算中的数值。
但是，由于浮点数的表示方法存在舍入误差，所以在某些情况下可能会出现精度损失的情况。
16位浮点数范围
16位浮点数范围
16位浮点数是一种表示实数的数据类型，它可以表示的范围和精度都有限制。
在IEEE标准中，16位浮点数被称为“半精度浮点数”，它使用1个符号位、5个指数位和10个小数位来表示一个实数。
其表示范围为正负0到正负65504之间的实数，其中0和65504是特殊值，分别表示正负无穷大和NaN(非数值)。
在这个范围内，16位浮点数可以表示的实数有约65500万个，分布在整个实数轴上。
因为16位浮点数的精度有限，所以在进行高精度计算时需要注意舍入误差的问题。
同时，在进行科学计算、图像处理等领域时，也需要考虑数据类型的选择和转换，以保证计算正确和效率。
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整数和浮点数的区别
回复：浮点数的表示方法浮点数的表示方法浮点数，是指小数点在数据中的位置可以左右移动的数据。
它通常被表示成：N = M* RE这里的M(Mantissa)被称为浮点数的尾数，R(Radix)被称为阶码的基数，E(Exponent)被称为阶的阶码。
计算机中一般规定R为2、8或16、是一个确定的常数，不需要在浮点数中明确表示出来。
因此，要表示浮点数，一是要给出尾数M的值，通常用定点小数形式表示，它决定了浮点数的表示精度，即可以给出的有效数字的位数。
二是要给出阶码，通常用整数形式表示，它指出的是小数点在数据中的位置，决定了浮点数的表示范围。
浮点数也要有符号位。
在计算机中,浮点数通常被表示成如下格式:Ms是尾数的符号位,即浮点数的符号位，安排在最高一位；E 是阶码，紧跟在符号位之后，占用m位，含阶码的一位符号；M 是尾数，在低位部分，占用n位。
合理地选择m和n的值是十分重要的，以便在总长度为1+m+n个二进制表示的浮点数中，既保证有足够大的数值范围，又保证有所要求的数值精度。
例如,在PDP-11/70计算机中，用32位表示的一个浮点数，符号位占一位，阶码用8位，尾数用23位，数的表示范围约为±1.7*10±38 ，精度约为10进制的7位有效数字。
若不对浮点数的表示格式作出明确规定，同一个浮点数的表示就不是唯一的。
例如0.5也可以表示为0.05×101 , 50×10-2 等。
为了提高数据的表示精度，也为了便于浮点数之间的运算与比较，规定计算机内浮点数的尾数部分用纯小数形式给出，而且当尾数的值不为0时，其绝对值应大于或等于0.5，这被称为浮点数的规格化表示。
对不符合这一规定的浮点数，要通过修改阶码并同时左右移尾数的办法使其变成满足这一要求的表示形式，这种操作被称为的规格化处理，对浮点数的运算结果就经常需要进行规格化处理。
当一个浮点数的尾数为0，不论其阶码为何值，该浮点数的值都为0。
number的取值范围
number的取值范围
摘要：
一、引言
二、整数和浮点数
三、整数的取值范围
1.正整数
2.负整数
3.零
四、浮点数的取值范围
1.正浮点数
2.负浮点数
3.零
五、特殊数字和无穷大
六、总结
正文：
一、引言
在数学中，数字是我们用来表达数值的工具。
在计算机科学中，数字的取值范围是一个重要概念，了解这个范围有助于我们更好地理解和运用数字。
二、整数和浮点数
在计算机科学中，数字主要分为整数和浮点数两种。
整数是没有小数部分的数字，而浮点数则有小数部分。
三、整数的取值范围
1.正整数：大于零的整数，如1、2、3 等。
2.负整数：小于零的整数，如-1、-2、-3 等。
3.零：数值为零的整数。
四、浮点数的取值范围
1.正浮点数：大于零的浮点数，如1.0、
2.5 等。
2.负浮点数：小于零的浮点数，如-1.0、-2.5 等。
3.零：数值为零的浮点数。
五、特殊数字和无穷大
在数学中，还有一些特殊的数字，如无穷大和无穷小。
无穷大表示一个数无限大，而无穷小表示一个数无限小。
这些特殊数字在计算机科学中也有应用。
六、总结
数字的取值范围是一个广泛的概念，包括正整数、负整数、零、正浮点数、负浮点数等。
浮点数的范围
一、引文
浮点数是一个表示得不仅大、精确而且方便的数。 那么浮点数的表示范围究竟如何？大在哪？精确在哪？ 方便在哪？
二、浮点表示法的由来
大家都知道任何数据在内存中都是以二进制（1或着0）顺序存储的，每一个1或着0被称为1位，而 在x86CPU上一个字节是8位。阿拉伯数字0123… 也都要转换为二进制来储存，那么就会有相应的二进制 表示方法来表示他们。 计算机中表示小数点有定点表示法和浮点表示法，浮点表示是在定点表示法的基础上而得来，所以 我们先看看定点表示法是如何表示的：
三、浮点表示法的规定和结构
浮点表示法 固名思义，即为小数点的位置是不固定的，可以任意浮动的。 就如科学计数法是一种指数形式（用十进制便于理解）
3.14159 * 100 = 31.4159 * 10 = 0.314159 * 101
则浮点表示法有： 数符部分 如： + 数字部分 .314159 指数部分 -1
1
三、浮点表示法的规定和结构
在计算机中是二进制的存储方法
浮点表示法的浮点数则是：
这两者可灵活设定位数，若阶码 位越多，刚范围越大，尾数位越 多刚表示精度高
符号位 表示符号
阶码部分
尾数部分
表示小数点的位置 （即指数部分可正可负）
表示数的有效数值 （即如数字部分）
三、浮点表示法的规定和结构 浮点表示法规定：
五、归纳总结
当采用x位阶码，y位尾数的结构时
1位符号位 x位阶码 y位尾数
其规格化形式表示的范围为：
2 *2 2
( y 1)
1
2 x1
~ 1 2
( y 1)
*2
2 x1 1
其非规格化形式表示的范围为：
单精度浮点数表示范围
单精度浮点数表示范围单精度浮点数是一种用于表示范围较大的实数的数据类型，在计算机科学中广泛应用。
本文将介绍单精度浮点数的表示范围，并探讨其在计算机中的应用。
单精度浮点数是由32个二进制位组成，其中1个用于符号位，8个用于指数位，23个用于尾数位。
根据IEEE 754标准，单精度浮点数可以表示的范围约为1.4 × 10^-45到3.4 × 10^38之间的实数。
在单精度浮点数中，符号位用于表示正数还是负数，0表示正数，1表示负数。
指数位用于表示数值的大小，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非常大或非常小的实数。
对于较大的实数，单精度浮点数可以表示的范围约为1到3.4 × 10^38之间。
这使得单精度浮点数非常适合于计算科学和工程领域的大数据计算，如天文学、物理学等。
通过使用单精度浮点数，科学家们可以轻松处理非常大的数值，进行复杂的计算和模拟。
另一方面，对于较小的实数，单精度浮点数可以表示的范围约为1.4 × 10^-45到1之间。
这使得单精度浮点数非常适合于计算机图形学和游戏开发等领域。
通过使用单精度浮点数，程序员们可以精确表示非常小的数值，实现逼真的图像渲染和物理模拟。
然而，单精度浮点数的表示范围并不是无限的。
当数值超出了单精度浮点数的表示范围时，就会发生溢出或下溢。
溢出指的是数值超出了单精度浮点数的最大表示范围，而下溢指的是数值小于了单精度浮点数的最小表示范围。
在这种情况下，计算机会丢失数值的精度，导致计算结果不准确。
为了避免单精度浮点数的溢出或下溢，程序员们需要根据实际情况选择合适的数据类型。
对于需要更大范围和更高精度的计算，可以使用双精度浮点数或其他更高精度的数据类型。
另外，需要注意的是，在进行浮点数运算时，由于浮点数的精度限制，可能会出现舍入误差，导致计算结果不准确。
除了表示范围，单精度浮点数还可以表示一些特殊的数值。
例如，当指数位全为1，尾数位全为0时，表示正无穷大或负无穷大；当指数位全为1，尾数位不全为0时，表示NaN（Not a Number），即非数值。
c中float的范围
C中float的范围在C语言中，float是一种用来表示浮点数（即带有小数部分的数字）的数据类型。
它通常用于存储较小的浮点数，并且在内存中占用4个字节。
本文将探讨C中float的范围，包括表示的最小值、最大值以及精度等方面。
float类型的表示范围在C语言中，float类型可以表示的范围是由标准定义的。
根据IEEE 754标准，float类型可以表示的最小非零正数是2^-126，也就是1.17549435 × 10-38。
而最大正数则是(2-2-23) × 2^127，约为3.40282347 × 10^38。
这个范围可以通过以下代码来验证：#include <stdio.h>#include <float.h>int main() {printf("Minimum float value: %e\n", FLT_MIN);printf("Maximum float value: %e\n", FLT_MAX);return 0;}输出结果：Minimum float value: 1.175494e-38Maximum float value: 3.402823e+38从输出结果可以看出，float类型确实能够表示上述所述的最小和最大值。
float类型的精度虽然float类型能够表示很大和很小的浮点数，但它并不是完全精确的。
float类型的精度是由它的有效位数决定的，通常为6到9位。
有效位数指的是在表示一个浮点数时，能够保证准确显示的最大数字位数。
具体而言，float类型通常有24位的尾数（即小数部分），其中23位用于表示实际值，另外1位用于表示符号位。
这意味着float类型可以准确地表示大约7个十进制数字。
然而，在进行计算时，float类型可能会丧失一些精度。
这是因为浮点数在内存中以二进制形式存储，并且不能精确地表示一些十进制分数，例如0.1。
linux float double 范围
linux float double 范围
在Linux 系统上，`float` 和`double` 是 C 和C++ 语言中用于表示浮点数的数据类型。
它们的范围取决于编程语言的规范和底层硬件架构。
在一般情况下，C 语言中的`float` 和`double` 的范围如下：
1. float 类型：
- 32 位浮点数。
-大约7 位有效数字。
-范围：从1.17549e-38 到3.40282e+38。
2. double 类型：
- 64 位浮点数。
-大约15 位有效数字。
-范围：从2.22507e-308 到1.79769e+308。
请注意，这些范围是一般情况下的默认情况，具体的实现可能会有所不同。
IEEE 754 标准定义了浮点数的表示和运算规则，而大多数现代计算机和编译器都遵循这个标准。
在编程中，尽管浮点数提供了广泛的表示范围，但由于浮点数的有限精度，可能会导致精度损失和舍入误差。
在关键的科学计算和工程应用中，程序员可能会使用更为精确的数值类型或使用特殊的数值计算库以处理这些问题。
浮点数的表示范围和精度
浮点数的表示范围和精度浮点数是计算机科学中非常重要的数值类型，它能够表示数值的范围和精度。
浮点数的表示范围和精度不仅决定了它在应用程序中的使用范围，而且还是计算机科学领域重要的基础。
浮点数是具体数据类型，目前，主要有单精度浮点数(Single precision floating point，SPFP)和双精度浮点数(Double precision floating point，DPFP)。
SPFP使用32位存储空间，而DPFP使用64位存储空间，这些存储空间分为三个部分，分别是符号位、指数位和尾数位。
其中，符号位用来表示数据的正负，指数位用来表示数字的大小，尾数位主要用来表示精度，而指数位和尾数位的组合就定义了浮点数的表示范围。
SPFP的有效数字有7位，而DPFP的有效数字有15位。
有效数字表明浮点数的精度，SPFP的有效数字范围是在0 ~ 9之间，而DPFP 的有效数字范围是在0 ~ 18之间。
由于DPFP的精度更高，故使用这两种类型的浮点数的应用场景也有很大的不同。
SPFP在计算型语言中较为常见，比如C/C++等。
因为SPFP的有效数字范围比较小，故它不太适合用于数学和科学运算，也不能用于表示大范围的数值。
然而SPFP在计算速度和存储空间上比较节省，因此在日常的计算任务上得到广泛的应用，比如数据类型的定义等。
DPFP比SPFP拥有更高的精度，因而在科学计算和数学运算中得到非常广泛的应用，能够表示大范围的数值。
同时，DPFP还支持更高级别的语言，比如Fortran、Pascal等，用于表示更复杂的数值，特别是在进行科学计算时，DPFP才是比较理想的选择。
因此，浮点数的表示范围和精度是决定它在计算机中的应用范围的关键因素。
不同的数据类型具有不同的表示范围和精度，对此，我们应当熟悉它的特性，把握它的用途，以便在开发程序时能够从中获益。
float的精确取值范围
float的精确取值范围
float类型在计算机中是一种表示单精度浮点数的数据类型。
其取值范围以科学计数法的形式表示为±m×2^e，其中m为尾数，e为指数，其中m的范围是1≤m<2，e的范围是-126≤e≤127。
这意味着float能够表示的数字范围大约在10的-38次方到10的38次方之间，精度大约是10的-7次方到10的7次方。
需要注意的是，由于float类型只有32位，因此在表示大于10的38次方或小于10的-38次方的数时，它的精度会有所下降。
此外，由于float类型是浮点数，因此在进行精确计算时可能会出现舍入误差。
因此，在进行需要高精度计算的场合，应该考虑使用double类型或其他更高精度的数据类型。
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java浮点数取值范围
java浮点数取值范围Java是一种面向对象的编程语言，提供了浮点数类型来处理小数和科学计算。
Java中的浮点数类型包括float和double，它们分别占用32位和64位的存储空间。
Java浮点数的取值范围如下：1. float类型的取值范围：float类型可以表示的最大正数为3.4028235E38，最小正数为1.4E-45。
如果数值超过这个范围，将出现溢出或下溢错误。
2. double类型的取值范围：double类型可以表示的最大正数为1.7976931348623157E308，最小正数为4.9E-324。
与float类型相比，double类型具有更大的取值范围和更高的精度。
需要注意的是，浮点数在进行计算时可能会出现舍入误差。
这是因为浮点数的存储格式采用的是二进制表示法，有些小数无法精确表示，因此可能会导致一些计算结果不准确。
为了解决这个问题，可以使用BigDecimal类进行精确计算。
在Java中，我们可以使用以下代码来打印出浮点数类型的取值范围：```javaSystem.out.println("float类型的取值范围：");System.out.println(Float.MIN_VALUE + " ~ " + Float.MAX_VALUE);System.out.println("double类型的取值范围：");System.out.println(Double.MIN_VALUE + " ~ " + Double.MAX_VALUE);```总结：Java中的浮点数类型提供了不同的取值范围，可以满足不同程度的精度要求。
要注意处理浮点数的舍入误差，并在需要精确计算时使用BigDecimal类来实现。
浮点数的取值范围和精度.docx
浮点数的取值范围和精度浮点数的取值范围和精度浮点数是计算机中一种用来表示实数的数值类型。
在计算机内部，浮点数采用科学计数法的形式，由一个小数值和一个指数值组成，用来表示非常大或非常小的实数。
浮点数的取值范围和精度是计算机科学中非常重要的概念。
1. 浮点数的表示浮点数的表示采用IEEE 754标准，它定义了如何将实数表示成浮点数。
在IEEE 754标准中，浮点数的表示由三个部分组成：符号位、指数位和尾数位。
符号位用来表示浮点数的正负，指数位用来表示浮点数的数量级，尾数位用来表示浮点数的精度。
2. 浮点数的取值范围浮点数的取值范围取决于指数位的长度。
在32位浮点数中，指数位占8位，可以表示的指数范围为-126至127，因此该格式的浮点数可以表示的最小正数约为1.17549435 x 10^(-38)，最大数约为3.40282347 x 10^(38)。
在64位浮点数中，指数位占11位，可以表示的指数范围为-1022至1023，因此该格式的浮点数可以表示的最小正数约为2.2250738585072014 x 10^(-308)，最大数约为1.7976931348623157 x 10^(308)。
3. 浮点数的精度浮点数的精度取决于尾数位的长度。
在32位浮点数中，尾数位占23位，因此该格式的浮点数的有效数字位数约为6-7位。
在64位浮点数中，尾数位占52位，因此该格式的浮点数的有效数字位数约为15-16位。
由于计算机内存大小的限制，浮点数的有效数字位数总是有限的，因此在进行浮点数运算时要注意保持适当的精度。
4. 浮点数的舍入误差浮点数的表示方式会引入舍入误差。
由于计算机无法表示无限的小数位数，浮点数的表示通常只能是一个近似值。
在进行浮点数运算时，会产生舍入误差，并且这些舍入误差会逐渐积累。
因此，使用浮点数进行高精度计算时要特别小心，并且需要合理地控制舍入误差。
总结：浮点数的取值范围和精度在计算机科学中起着重要的作用。
基本数据类型float和double的区别
基本数据类型float和double的区别float : 单精度浮点数double : 双精度浮点数两者的主要区别如下： 01.在内存中占有的字节数不同 单精度浮点数在机内存占4个字节 双精度浮点数在机内存占8个字节 02.有效数字位数不同 单精度浮点数有效数字8位 双精度浮点数有效数字16位 03.数值取值范围 单精度浮点数的表⽰范围：-3.40E+38~3.40E+38 双精度浮点数的表⽰范围：-1.79E+308~-1.79E+308 04.在程序中处理速度不同 ⼀般来说，CPU处理单精度浮点数的速度⽐处理双精度浮点数快如果不声明，默认⼩数为double类型，所以如果要⽤float的话，必须进⾏强转 例如：float a=1.3; 会编译报错，正确的写法 float a = (float)1.3;或者float a = 1.3f;（f或F都可以不区分⼤⼩写）注意：float是8位有效数字，第7位数字将会四舍五⼊⾯试题： 1.java中3*0.1==0.3将会返回什么？true还是false？ fale,因为浮点数不能完全精确的表⽰出来，⼀般会损失精度。
2.java中float f =3.4;是否正确？ 不正确，3.4是双精度数，将双精度型（double）赋值给浮点型（float）属于向下转型会造 成精度损失，因此需要强制类型转换float f = (float)3.4;或者写成 float f = 3.4f;才可以。
public static void main(String[] args) {System.out.println(3*0.1);System.out.println(3*0.1==0.3); //float是8位有效数字，第7位数字将会四舍五⼊float a =1.32344435f;System.out.println(a);}输出结果：。
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任意精度的浮点数的二进制码的构成如下：
符号位｜阶码｜尾数
任意精度浮点数的二进制码转换成十进制数的计算公式：
()()12-符号值偏移阶码值浮点数=尾数值
其中：
1、符号位只占一位，只有“0”或“1”两个符号值，“0”表示浮点数为非负值，“1” 表
示浮点数为负值，所以有：
1)、当符号值为“0”时：
()
()111-=-=符号值0
2)、当符号值为“1”时： ()()1111-=-=-符号值
2、“阶码”的位数随浮点数精度不同而不同，其作用是决定“尾数”小数点的最终位置：
1)、“阶码数字段”的值即为“阶码值”；
2)、2的“阶码位数减1”次方减1即为“阶码偏移量”：
()1-阶码数阶码偏移量=2位-1
3)、“阶码值”减去“阶码偏移量”即为“偏移阶码值”：
()
1+阶码数偏移阶码值=阶码值－2位-1
3、“尾数”的位数随浮点数精度不同而不同，其主要作用是表示浮点数的有效数：
1)、“尾数字段”直接表示的“整型值”称为“尾码值”；
2)、机器默认浮点数的“尾数字段”前面带有省略的数符“1”和“.”(注：小数点)，
小数字段“1.尾数”的值即为“尾数值”：
()()2尾数位数尾数位数尾数值=尾码值+2
－综上所述，可得： ()()()112⎡⎤+⎢⎥⎣⎦-阶码数阶码值尾数位数－2符号值尾数位数浮点数=尾码值+2-1－位
单精度浮点数：
单精度浮点数的二进制码构成如下：
符号位1位｜阶码8位｜尾数23位
()()()()()()
71-15012183886082+--⇒阶码值23－2符号值23符号值阶码值单精度浮点数=尾码值+2单精度浮点数=尾码值+－ 1、(十进制：0.0)等效于(十六进制：00000000)
等效于(二进制：00000000000000000000000000000000)
2、(十进制：1.0)等效于(十六进制：3F800000)
等效于(二进制：00111111100000000000000000000000)
3、最大值为(十进制：3.402823E+038)等效于(十六进制：7F7FFFFF)
等效于(二进制：01111111011111111111111111111111)
4、最小值为(十进制：－3.402823E+038)等效于(十六进制：FF7FFFFF
等效于(二进制：11111111011111111111111111111111)
双精度浮点数：
双精度浮点数的二进制码构成如下：
符号位1位｜阶码11位｜尾数52位
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101--107512145035996273704962+--⇒阶码值52－2符号值52符号值阶码值单精度浮点数=尾码值+2单精度浮点数=尾码值+－ 1、(十进制：0.0)等效于(十六进制：0000000000000000)
等效于(二进制：
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000)
2、(十进制：1.0)等效于(十六进制：3FF0000000000000)
等效于(二进制：
0011111111110000000000000000000000000000000000000000000000000000)
3、最大值为(十进制：1.797693E+308)等效于(十六进制：7FEFFFFFFFFFFFFF) 等效于(二进制：
0111111111101111111111111111111111111111111111111111111111111111)
4、最小值为(十进制：－1.797693E+308)等效于(十六进制：FFEFFFFFFFFFFFFF) 等效于(二进制：
1111111111101111111111111111111111111111111111111111111111111111)。