對於浮點型別的資料採用單精度型別（float，4位元組）和雙精度型別(double，8位元組)來儲存。根據國際標準ieee 754標準規定，無論是單精度還是雙精度在儲存中都分為三個部分：
（1）符號位(sign) : 0代表正，1代表為負
（2）指數字（exponent）:用於儲存科學計數法中的指數資料，並且採用移位儲存
（3）尾數部分（mantissa）：尾數部分
float和double型別：
（1）float型別(32位，4位元組)有乙個符號位(s),有8個指數字(e),和23個有效數字位(m)
（2）double型別(64位，8位元組)有乙個符號位(s),有11個指數字(e),和52個有效數字位(m)
m公式偏移量單精度浮點
1（第31位）
8（30到23位）
23（22到0位）
(-1)^s*2(e-127)*1.m
127雙精度浮點
1（第63位）
11（62到52位）
52（51到0位）
(-1)^s*2(e-1023)*1.m
1023
浮點數的表示有一定的範圍（受限於float和double大小），超出範圍時會產生溢位（flow），一般稱大於絕對值最大的資料為上溢（overflow），小於絕對值最小的資料為下溢（underflow）。
二進位制十進位制
float
± (2-2^-23) × 2127
~ ± 10^38.53
double
± (2-2^-52) × 21023
~ ± 10^308.25
舉例資料：20.125(d) float型別
進製轉換：10100.001(b)
即：(-1)0×1.0100001×24 （乘24就是左移4位，和科學計數法10n一樣）
這裡可以知道：
s：0e：4+127=131(1000 0011)
m：0100001（去掉最前面的1）
下面將位數補齊到32位：
s(1)
e(8)
m(23)
01000 0011
0100 0010 0000 0000 0000 000
繼續將上述二進位制數轉為16進製制數：
0100 0001 1010 0001 0000 0000 0000 0000
0x41 0xa1 0x00 0x00
編寫**測試：
#include
intmain()
得出結論與運算結果一致。
因為浮點數存在精度的問題，所以兩個浮點數a,b（如3.1415 與 3.1415926）不能直接用 == 來判斷是否相同，而應該是求他們的
差值跟精度相比較這種方法來判斷，如： fabs(a-b) < 0.0001。
**：
#include
#include
intmain()
else
return0;
}
not equal
修改0.00001->0.0001後**：
#include
#include
intmain()
else
return0;
}
equal
因此在浮點數比較中精度的選擇非常重要。
浮點型別的儲存
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