标题: 解读IEEE标准754：浮点数表示                                                           
                       
       
               
解读IEEE标准754：浮点数表示
如须转载请注明作者为*******************，并请保持文章的完整和提供转载出处。
更新：
20060623-06:44 增加了求最大非规格数的公式
20060622-23:40 修改了几处笔误，换掉了实验部分的那张大图，改用代码显示。
　
一、背景
  在IEEE标准754之前，业界并没有一个统一的浮点数标准，相反，很多计算机制造商都设计自己的浮点数规则，以及运算细节。那时，实现的速度和简易性比数字的精确性更受重视。
  直到1985年Intel打算为其的8086微处理器引进一种浮点数协处理器的时候，聪明地意识到，作为设计芯片者的电子工程师和固体物理学家们，也许并不能通过数值分析来选择最合理的浮点数二进制格式。于是Intel在请加州大学伯克利分校的 William Kahan教授──最优秀的数值分析家之一来为8087 FPU设计浮点数格式; 而这个家伙又来两个专家来协助他，于是就有了KCS组合（Kahn, Coonan, and Stone）。　他们共同完成了Intel的浮点数格式设计，而且完成地如此出，以致于IEEE组织决定采用一个非常接近KCS的方案作为IEEE的标准浮点格式。目前，几乎所有计算机都支持该标准，大大改善了科学应用程序的可移植性。
二、表示形式
  从表面上看，浮点数也是一串0和1构成的位序列(bit sequence)，并不是三头六臂的怪物，更不会咬人。然而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：
  N的实际值n由下列式子表示：
其中：
  ★ 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”。
三、浮点数格式
  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
float几个字节多少位
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
  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。