float 共计32位(4字节)
31位是符号位，1表示该数为负，0反之
30~23位，一共8位是指数位(-128~127)
22~ 0位，一共23位是尾数位，尾数的编码一般是原码和补码
IEEE标准从逻辑上用三元组{S,E,M}表示一个数N,如下图所示：
 float几个字节多少位
n,s,e,m分别为N,S,E,M对应的实际数值,而N,S,E,M仅仅是一串二进制位。
  ★ S(sign)表示N的符号位。对应值s满足：n>0时，s=0; n<0时，s=1。
  ★ E(exponent)表示N的指数位，位于S和M之间的若干位。对应值e值也可正可负。
  ★ M(mantissa)表示N的尾数位，恰好，它位于N末尾。M也叫有效数字位（sinificand）、系数位（coefficient）, 甚至被称作“小数”。
IEEE标准754规定了三种浮点数格式：单精度、双精度、扩展精度。前两者正好对应C语言里头的float、double或者FORTRAN里头的real、double精度类型。限于篇幅，本文仅介绍单精度、双精度浮点格式。
  ★ 单精度:N共32位，其中S占1位，E占8位，M占23位。 
    ★ 双精度:N共64位，其中S占1位，E占11位，M占52位。
 
 
  值得注意的是，M虽然是23位或者52位，但它们只是表示小数点之后的二进制位数，也就是说，假定 M为“”, 在二进制数值上其实是“.”。而事实上，标准规定小数点左边还有一个隐含位，这个隐含位通常，哦不，应该说绝大多数情况下是1，那什么情况下是0呢？答案是N对应的n非常小的时候，比如小于 2^(-126)(32位单精度浮点数)。不要困惑怎么计算出来的，看到后面你就会明白。总之，隐含位算是赚来了一位精度,于是M对应的m最后结果可能是"m=”或者“m=”
四、计算e、m
  首先将提到令初学者头疼的“规格化(normalized)”、“非规格化(denormalized)”。噢，其实并没有这么难的，跟我来！掌握它以后你会发现一切都很优雅,更美妙的是，规格化、非规格化本身的概念几乎不怎么重要。请牢记这句话：规格化与否全看指数E！
  下面分三种情况讨论E，并分别计算e和m:
 
  1、规格化：当E的二进制位不全为0,也不全为1时，N为规格化形式。此时e被解释为表示
偏置（biased）形式的整数,e值计算公式如下图所示：
  上图中，|E|表示E的二进制序列表示的整数值,例如E为"10000100",则|E|=132,e=132-127=5 。 k则表示E的位数，对单精度来说，k=8,则bias=127，对双精度来说，k=11,则bias=1023。
  此时m的计算公式如下图所示：
 
  标准规定此时小数点左侧的隐含位为1,那么m=|1.M|。如M="101"，则|1.M|=|1.101|=1.625,即 m=1.625
      (.101 = 2^(-1)*1 + 2^(-2)*0 + 2^(-3)*1 = 0.625)
  2、非规格化：当E的二进制位全部为0时，N为非规格化形式。此时e，m的计算都非常简单。
 
  注意，此时小数点左侧的隐含位为0。   为什么e会等于(1-bias)而不是(-bias)，这主要是为规格化数值、非规格化数值之间的平滑过渡设计的。后文我们还会继续讨论。
  有了非规格化形式，我们就可以表示0了。把符号位S值1,其余所有位均置0后，我们得到了 -0.0; 同理，把所有位均置0,则得到 +0.0。非规格化数还有其他用途，比如表示非常接近0的小数，而且这些小数均匀地接近0,称为“逐渐下溢(gradually underflow)”属性。
 
  3、特殊数值： 当E的二进制位全为1时为特殊数值。此时，若M的二进制位全为0，则n表示无穷大，若S为1则为负无穷大，若S为0则为正无穷大; 若M的二进制位不全为0时，表示NaN(Not a Number)，表示这不是一个合法实数或无穷，或者该数未经初始化。
 
五、范例
  仔细研读第四点后，再回忆一下文章开头计算n的公式，你应该写出一个浮点编码的实际值
n了吧？ 还不能吗？不急，我先给你示范一下。我们假定N是一个8位浮点数，其中，S占1位，E占4位，M占3位。下面这张表罗列了N可能的正数形式，也包含了e、m等值，请你对照着这张表，重温一下第四点，你会慢慢明白的。说实在的，这张表花了我不少功夫呢,幸好TeX画表格还算省事！　
 
  这张表里头有很多有趣的地方，我提醒一下：
  ★ 看 N 列，从上到下，二进制位表示是均匀递增的，且增量都是一个最小二进制位。这不是偶然，正是巧妙设计的结果。观察最大的非规格数，发现恰好就是M全为1, E全为0的情况。于是我们求出最大的非规格数为：
  上面的公式中，h为M的位数(如范例中为3)。注意，公式等号右边的第一项同时又是最小规格数的值（如范例中为 8/512 ）;第二项则正是最小非规格数的值(如范例中为1/512)即该浮点数能表示的最小正数。
  ★ 看 m 列，规格化数都是 1+ x 的形式，这个1正是隐含位1; 而非规格化数隐含位为0, 所以
没有 "1+" 。
  ★ 看 n 列，非规格化数从上到下的增量都是 1/512, 且过渡到规格化数时，增量是平滑的，依旧是1/512。这正是非规格化数中e等于(1-bias)而不是(-bias)的缘故，也是巧妙设计的结果。 再继续往下看，发现增量值逐渐增大。可见，浮点数的取值范围不是均匀的。