单精度浮点数整数部分的最大范围 Float.MAX_VALUE，即(2-2-23)·2127。Double.MAX_VALUE，最大正有限值为(2-2-52)·21023。用来表示带有小数部分的实数，一般用于科学计算。占用4个字节(32位)存储空间，包括符号位1位，阶码8位，尾数23位。其数值范围为-3.4E38~3.4E38，单精度浮点数最多有7位十进制有效数字，单精度浮点数的指数用\"E\"或\"e\"表示。单精度浮点数有多种表示形式：±n.n(小数形式)±n E±m(指数形式)±n.n E±m(指数形式)如果某个数的有效数字位数超过7位，当把它定义为单精度变量时，超出的部分会自动四舍五入。
IEEE754标准的单精度浮点数存储形式为如下：求其浮点数的十进制真值. 按照IEEE-754标准规定，单精度浮点数用4字节存储，分为三个部分：符号位S、阶E和尾数D。阶即指数，尾数即有效小数位数。单精度格式阶占8位，尾数占24位(归一化数据去首位1结果为23位)，符号位1位，换算公式为Data=S*2^(E-127)*(D)。110000011110000000000000000000001100 0001 1110 0000 0000 0000 0000 00001位 8位 23位S E D'(归一化去1结果）1 100 0001 1 110 0000 0000 0000 0000 00001 1000 0011 110 0000 0000 0000 0000 00001 1000 0011 0.110 0000 0000 0000 0000 0000S E D(补1.还原归一化结果）1 1000 0011 1+0.110 0000 0000 0000 0000 00001 8 3 1+0.110 0000 0000 0000 0000 0000二进制小数 0.11B=>；十进制 0.5+0.25=0.75S E D整数(2进制）D小数（2进制）1 8 3 1+0.110 0000 0000 0000 0000 00001 0x83 1.110 0000 0000 0000 0000 00001 0x83 1+0.110 0000 0000 0000 0000 00001 131 1+0.751 131 1.75S E D1 131 1.75二进制纯小数Data=S*2^(E-127)*(D)(-1)*2^(131-127)*(1.75)(-1)*(2^4)*(1.75)1*16*1.7528.0
如何求出计算机中单精度浮点数的表数范围？（具体过程） 不用求了，网上有的：单精度数的尾数用23位存储，加上默认的小数点前的1位1，2^(23+1)=16777216。因为 10^7^8，所以说单精度浮点数的有效位数是7位。双精度的尾数用52位存储，2^(52+1)=9007199254740992，因为10^16^17，所以双精度的有效位数是16位。扩展资料：“浮点数的精度取决于尾数部分。尾数部分的位数越多，能够表示的有效数字越多。这句赞同，所以双精度的有效位数肯定比单精度的多。一个数如果有效位数大于7位 如1.27893456076（12位），用float来表示就不能准确的存储了。运行：float a=1.23456789076f；a=1.2345679即用1.23456789076在计算机中存储成float的格式只能逼近到第七位，能不能准确存储还取决于这个数字（十进制数）能不能用有限的二进制位数准确的表示。float=2.202 float=2.25如果小数部分转化为二进制时候得到一个无穷值，则会根据尾数部门的长度舍弃多余的部分，从而存储一个近似的浮点值，这就解释了 为什么在比较浮点数值时候 要做一个区间比较 而不是 等值比较。溢出处理浮点数的溢出是以其阶码溢出表现出来的。在加\\减运算过程中要检查是否产生了溢出：若阶码正常，加（减）运算正常结束；若阶码溢出，则要进行相应处理。另外对。
单精度的浮点数 对于内部存储数据（00111111）2：符号位（最左侧）S=0。这表示是个正数指数（左侧第2-9位）E=(01111110）2=（126）10，所以e=E-127=-1。尾数（最后的23位）M=（11001100110）2，m=（1.M)2=（1.7999999523162841796875）10该二进制小数转为10进制的计算方式为1+（1/2+1/4）+（1/32+1/64）+（1/512+1/1024）…实际值N=1.7999999523162841796875*2^-1=0.89999997615814208984375（其实，这个数据是0.9的单精度浮点数的实际内部存储，可以看到有一定的误差）这里继续给出另外几个数字的实例：使用竖线|将各个段位分隔显示实际值|符号位|；指数|；尾数1|2|6.5|1|10000001|10100000000 最大表示范围：单精度浮点数可以表示的范围为±3.40282*10^38（1.1111.1×2^127）接近于0的最小值：单精度浮点数可以表示1.175*10-38（1.00.0×2^-126）的数据而不损失精度。当数值比以上值小的时候，将会由于尾数的有效位数减少而逐步丧失精度（IEEE 754的规定），或者有的系统则直接采用0值来简化处理过程。浮点数以有限的32bit长度来反映无限的实数集合，因此大多数情况下都是一个近似值。同时，对于浮点数的运算还同时伴有误差扩散现象。特定精度下看似相等的两个。
单精度的浮点数有效数字为什么是七位？ 单精度数的尾数用23位存储，加上默认的小数点前的1位1，2^(23+1)=16777216。因为 10^7^8，所以说单精度浮点数的有效位数是7位。双精度的尾数用52位存储，2^(52+1)=9007199254740992，因为10^16^17，所以双精度的有效位数是16位。扩展资料：“浮点数的精度取决于7a686964616fe58685e5aeb931333366303734尾数部分。尾数部分的位数越多，能够表示的有效数字越多。这句赞同，所以双精度的有效位数肯定比单精度的多。一个数如果有效位数大于7位 如1.27893456076（12位），用float来表示就不能准确的存储了。运行：float a=1.23456789076f；a=1.2345679即用1.23456789076在计算机中存储成float的格式只能逼近到第七位，能不能准确存储还取决于这个数字（十进制数）能不能用有限的二进制位数准确的表示。float=2.202 float=2.25如果小数部分转化为二进制时候得到一个无穷值，则会根据尾数部门的长度舍弃多余的部分，从而存储一个近似的浮点值，这就解释了 为什么在比较浮点数值时候 要做一个区间比较 而不是 等值比较。溢出处理浮点数的溢出是以其阶码溢出表现出来的。在加\\减运算过程中要检查是否产生了溢出：若阶码正常，加（减）运算正常结束；若阶码溢出，则要进行。
什么是double型数据 Double型数据即双精度浮点型，是计算机使用的一种资料型别，double(双精度浮点数)使用 64 位（8字节）来储存一个浮点数。Double可以表示十进制的15或16位有效数字，负值。
按照IEEE754规定30.5单精度浮点数存储为十六进制等于多少 按照IEEE754规定30.5单精度浮点数存储为十六进制=0000F441
求32位浮点所能表示的最大正数值，最小负数值，和最小绝对值怎么算？ 你说在computer science里么？IEEE 754 binary floating point representation之下，32位float point number，最左边一位（bit 31）表示符号（正负），接下来8位(bit 30-23)表示指数，剩下23位(bit 22-0)表示数值(比较复杂，具体见公式）.(-1)^s×(1+m/2^23)×2^(e-127)s是第一位，e是8位指数，m是数值。可表示的范围是±1.40129846432481707e-45 to±3.40282346638528860e+38.
