浮点数分如何储存

浮点数在计算机中存储通常使用两种格式：IEEE 754标准中的单精度（32位）和双精度（64位）格式。

单精度浮点数（32位）

单精度浮点数按照以下结构存储：

1. 符号位（Sign bit）：1位，用于表示正负号，0表示正数，1表示负数。

2. 指数位（Exponent bits）：8位，表示指数部分，通常使用移码表示。

3. 尾数位（Mantissa bits）：23位，表示尾数部分，也称为有效数字。

具体步骤如下：

将数字转换为二进制形式。

计算指数，通常是将指数减去一个偏移量（对于32位单精度浮点数，偏移量是127）。

将符号位、指数位和尾数位按照上述顺序组合起来。

例如，浮点数3.14存储为：

1. 符号位：0（正数）

2. 指数位：10001111（指数为127+4=131，二进制表示为10000011，减去偏移量127后为4，二进制表示为00000100）

3. 尾数位：01000000000000000000000（3.14的二进制表示为11.00100100011001100110011，去掉最高位的1后为0.10000100011001100110011，然后左移23位，补全23个0）

组合起来就是：01000011 01000000000000000000000

双精度浮点数（64位）

双精度浮点数按照以下结构存储：

1. 符号位（Sign bit）：1位

2. 指数位（Exponent bits）：11位

3. 尾数位（Mantissa bits）：52位

存储过程与单精度浮点数类似，但指数位的位数更多，尾数位的位数也更多。

例如，浮点数2.71828存储为：

1. 符号位：0（正数）

2. 指数位：10000000000（指数为1023+1=1024，二进制表示为10000000000）

3. 尾数位：11010010000111111011011（2.71828的二进制表示为11.00100100011001100110011，去掉最高位的1后为0.10000100011001100110011，然后左移52位，补全52个0）

组合起来就是：10000000000 11010010000111111011011

以上是浮点数在计算机中的存储方式，具体实现可能因编程语言和编译器而异。