三，浮点数在内存中的存储
我们常见的浮点数有：3.14159 ， 1E10 等
1，浮点数的存储规则
根据国际标准IEEE （电气和电子工程协会）754，任意一个二进制浮点数V可以写成下面的形式：
（-1) ^S *M * 2^E
(-1) ^S * M * 2^E
M表示有效数字，大于等于1，小于2
2 ^ E 表示指数位
举个例子：
十进制的5.0，写成二进制是101.0，相当于1.01*2^2
那么，按照上面的格式，可得出S=0，M=1.01，E=2
十进制的-5.0，写成二进制是-101.0，相当于-1.01*2^2。那么，S=1，M=1.01，E=2。
我们以单精度浮点型32位数据为例：
而双精度浮点型64数据为例：
2，数字M和指数E的特殊规定
IEEE754对有效数字M和指数E，还有一些特别规定 ：
对于M：
前面说过， 1≤M<2 ，也就是说，M可以写成 1.xxxxxx 的形式，其中xxxxxx表示小数部分。
IEEE 754规定，在计算机内部保存M时，默认这个数的第一位总是1，因此可以舍去，只保存后面的xxxxxx部分。比如保存1.01的时候，只保存01，等到读取的时候，再把第一位的1加上去。这样做的目的，是节省1位有效数字。
以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第一位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。等于说可以多出一位来保存数据。
对于E，情况更为复杂;
首先，E为一个无符号整数（unsigned int）这意味着，如果E为8位，它的取值范围为0-255。如果E为11位，它的取值范围为0~2047。
但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，存入内存时E的真实值必须再加上一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023。比如，2^10的E是10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即10001001。
然后，指数E从内存中提取出还可以再分成三种情况：
第一种：E不全为0或全为1
浮点数就采用以下的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第一位的1。
例如：0.5（1/2）的二进制形式为0.1，由于规定正数部分必须为1，即将小数点右移1位，则为1.0*2^(-1)，其阶码为-1+127=126，表示为01111110，而尾数1.0去掉整数部分为0，补齐0到23位00000000000000000000000，则其二进制表示形式为:
0 01111110 0000000 00000000 00000000
第二种：E全为0
这时，浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023）即为真实值，有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxxxxx的小数。这样做是为了表示±0，以及接近于0的很小的数字。
第三种：E全为1
这时，如果有效数字M全为0（虽然M全为0，但是我们省略了小数点前的1），表示±无穷大（正负取决于符号位s）；
好了，关于浮点数的规则，就到这里了！
以下我们来举个例子观察一下：
变量 n 为9.5，二进制为1001.1=（-1）^0 *1.0011 * 2^3
S=0，E=3，M=1.0011
有效 E = 3+127
二进制保存为：0 10000010 0011000 00000000 00000000
转为十六进制为：41 18 00 00
小端字节序存储：00 00 18 41
是不是就对上了√
四，总结
本文呢，主要详解了数据类型及其在内存中的存储方式，同时呢解刨了，原码，反码和补码的概念；
数据在内存中的存储方式---大小端字节序（存储）；
以及浮点型的存储方式，让我们以后做题目时能更加从容，不会惊慌失措；
深度理解各种数据在内存中的存储方式；
