浮点型在内存中的存储
关于整型在内存中的存储：整型在内存中的存储
浮点数家族包括：float、double、long double
常见的浮点数：3.14159 1E10
浮点数存储的例子：
n和*pFloat在内存中明明是同一个数，为什么整数和浮点数的解读结果会差别这么大，要搞懂这个问题，我们先来分析浮点数在计算机内部的表示：
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可以表示为下面的形式：(-1)^s*M*2^E
(-1)^s表示符号位,当s=0时，v为正数；当s=1时，v为负数；
M表示有效数字，大于等于1小于2；
2^E表示指数位；
举例来说：
5.0 写成二进制是101.0 相当于1.01*2^2,按照上面的格式可以得出：s=0,M=1.01,E=2
-5.0 写成二进制是-101.0,相当于-1.01*2^2,按照上面的格式可以得出：
s=1,M=1.01,E=2
1. IEEE 754规定：
2. 对于32位的浮点数，最高的1位时符号位s,接着是8位的指数位E，剩下的23位为有效数字M；
对于64位的浮点数，最高的1位时符号位s,接着是11位的指数位E，剩下的52位为有效数字M；
2. IEEE 754 对有效数字M和指数E，还有一些特别的规定。
有效数字M
前面说过，1=< M<2,也就是说M可以写成1.××××××××的形式，其中××××××××属于小数部分。
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，因此可以被舍去，只保存后面的××××××××部分。比如保存1.01的时候，只保存01，等到读取的时候在把第一位的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的只有23位，将第一位的1舍去后，等于可以保存24位有效数字。
指数E
首先E为一个无符号整数（unsigned int）
这意味着，如果E为8位，他的取值范围为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E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，存入内存时的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，这个中间数为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E还可以分成三种情况：
E不全为0或者不全为1
这时，浮点数就可以采用下面的规则表示，即指数E的计算值加上127（或者1023），得到真实值，再加上有效数字M前第一位的1。
比如：
0.5的二进制为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^(-1),其阶码为-1+127=126，表示为01111110，而尾数1.0去掉整数部分1，补齐0到23位0000000000000000000000，则二进制表示形式为：
0 01111110 00000000000000000000000
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.××××××的小数，这样做是为了表示正负0，以及接近于0的很小的数字。
E全为1
这时，如果有效数字M全为0，表示正负无穷大（正负取决于符号位s）
我们回到一开始的问题: 9： 将0x00 00 00 09拆分，得到第一位符号位：s=0,指数位E=00000000，有效数字M=00000000000000000001001 指数部分全为0，符合第二种情况，因此，浮点数v就写成：v=(-1)^0*0.00000000000000000001001 *2^(-126) 显然v是一个很小的接近于0的正数，所以用十进制小数表示就是0.000000 第二部分： 9.0 二进制表示为1001.0,即1.001*2^3,s=0,M=1.001,E=3+127=130; 那么第一位的符号位s=0,有效数字M等于001后面加20个0，凑满23位，指数E等于3+127=130，即:100000010 所以，二进制形式：0 100000010 00100000000000000000000 还原成十进制为：1091567616