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   所有的C/C++編譯器都是按照IEEE（國際電子電器工程師協(xié)會）制定的IEEE 浮點數(shù)表示法來進行運算的。這種結構是一種科學表示法，用符號（正或負）、指數(shù)和尾數(shù)來表示，底數(shù)被確定為2，也就是說是把一個浮點數(shù)表示為尾數(shù)乘以2的指數(shù)次方再加上符號。下面來看一下具體的規(guī)格:

我們以單精度浮點數(shù)來說明：

指數(shù)是8位，可表達的范圍是0到255

而對應的實際的指數(shù)是－127到＋128

這里特殊說明，－127和＋128這兩個數(shù)據(jù)在IEEE當中是保留的用作多種用途的

－127表示的數(shù)字是0

128和其他位數(shù)組合表示多種意義，最典型的就是NAN狀態(tài)

從存儲結構和算法上來講，double和float是一樣的，不一樣的地方僅僅是float是32位的，double是64位的，所以double能存儲更高的精度任何數(shù)據(jù)在內存中都是以二進制（1或著0）順序存儲的，每一個1或著0被稱為1位，而在x86CPU上一個字節(jié)是8位。比如一個16位（2字節(jié)）的short int型變量的值是1156，那么它的二進制表達就是：00000100 10000100。由于Intel CPU的架構是Little Endian（請參數(shù)機算機原理相關知識），所以它是按字節(jié)倒序存儲的，那么就因該是這樣：10000100 00000100，這就是定點數(shù)1156在內存中的結構.

我們先不考慮逆序存儲的問題，先按照順序的來講，最后再把他們翻過來就行了。

現(xiàn)在讓我們按照IEEE浮點數(shù)表示法，一步步的將float型浮點數(shù)123456.0f轉換為十六進制代碼。在處理這種不帶小數(shù)的浮點數(shù)時，直接將整數(shù)部轉化為二進制表示：1 11100010 01000000也可以這樣表示：11110001001000000.0然后將小數(shù)點向左移，一直移到離最高位只有1位，就是最高位的1：1.11100010010000000一共移動了16位，在布耳運算中小數(shù)點每向左移一位就等于在以2為底的科學計算法表示中指數(shù)+1，所以原數(shù)就等于這樣：1.11100010010000000 * ( 2 ^ 16 )好了，現(xiàn)在我們要的尾數(shù)和指數(shù)都出來了。顯而易見，最高位永遠是1，因為你不可能把買了16個雞蛋說成是買了0016個雞蛋吧？（呵呵，可別拿你買的臭雞蛋甩我~），所以這個1我們還有必要保留他嗎？（眾：沒有！）好的，我們刪掉他。這樣尾數(shù)的二進制就變成了：11100010010000000最后在尾數(shù)的后面補0，一直到補夠23位：11100010010000000000000（MD，這些個0差點沒把我數(shù)的背過氣去~）

再回來看指數(shù)，一共8位，可以表示范圍是0 - 255的無符號整數(shù)，也可以表示-128 - 127的有符號整數(shù)。但因為指數(shù)是可以為負的，所以為了統(tǒng)一把十進制的整數(shù)化為二進制時，都先加上127，在這里，我們的16加上127后就變成了143，二進制表示為：10001111 12345.0f這個數(shù)是正的，所以符號位是0，那么我們按照前面講的格式把它拼起來：
0 10001111 11100010010000000000000
01000111 11110001 00100000 00000000
    再轉化為16進制為：47 F1 20 00，最后把它翻過來，就成了：00 20 F1 47。

有了上面的基礎后，下面我再舉一個帶小數(shù)的例子來看一下為什么會出現(xiàn)精度問題。

按照IEEE浮點數(shù)表示法，將float型浮點數(shù)123.456f轉換為十六進制代碼。對于這種帶小數(shù)的就需要把整數(shù)部和小數(shù)部分開處理。整數(shù)部直接化二進制：100100011。小數(shù)部的處理比較麻煩一些，也不太好講，可能反著講效果好一點，比如有一個十進制純小數(shù)0.57826，那么5是十分位，位階是1/10；7是百分位，位階是1/100；8是千分位，位階是1/1000……，這些位階分母的關系是10^1、10^2、10^3……，現(xiàn)假設每一位的序列是{S1、S2、S3、……、Sn}，在這里就是5、7、8、2、6，而這個純小數(shù)就可以這樣表示：n = S1 * ( 1 / ( 10 ^ 1 ) ) + S2 * ( 1 / ( 10 ^ 2 ) ) + S3 * ( 1 / ( 10 ^ 3 ) ) + …… + Sn * ( 1 / ( 10 ^ n ) )。

把這個公式推廣到b進制純小數(shù)中就是這樣：
n = S1 * ( 1 / ( b ^ 1 ) ) + S2 * ( 1 / ( b ^ 2 ) ) + S3 * ( 1 / ( b ^ 3 ) ) + …… + Sn * ( 1 / ( b ^ n ) )

天哪，可惡的數(shù)學，我怎么快成了數(shù)學老師了！沒辦法，為了廣大編程愛好者的切身利益，喝口水繼續(xù)！現(xiàn)在一個二進制純小數(shù)比如0.100101011就應該比較好理解了，這個數(shù)的位階序列就因該是1/(2^1)、1/(2^2)、1/(2^3)、1/(2^4)，即0.5、0.25、0.125、0.0625……。乘以S序列中的1或著0算出每一項再相加就可以得出原數(shù)了。現(xiàn)在你的基礎知識因該足夠了，再回過頭來看0.45這個十進制純小數(shù)，化為該如何表示呢？現(xiàn)在你動手算一下，最好不要先看到答案，這樣對你理解有好處。

 注：這里小數(shù)點的轉換比較麻煩，可以用小數(shù)和2相乘，如果有各位為1，則寫上1，相乘的結果減掉1，繼續(xù)。

我想你已經(jīng)迫不及待的想要看答案了，因為你發(fā)現(xiàn)這跟本算不出來！來看一下步驟：1 / 2 ^1位（為了方便，下面僅用2的指數(shù)來表示位），0.456小于位階值0.5故為0；2位，0.456大于位階值0.25，該位為1，并將0.45減去0.25得0.206進下一位；3位，0.206大于位階值0.125，該位為1，并將0.206減去0.125得0.081進下一位；4位，0.081大于0.0625，為1，并將0.081減去0.0625得0.0185進下一位；5位0.0185小于0.03125，為0……問題出來了，即使超過尾數(shù)的最大長度23位也除不盡！這就是著名的浮點數(shù)精度問題了（浮點十進制值通常沒有完全相同的二進制表示形式。這是 CPU 所采用的浮點數(shù)據(jù)表示形式的副作用。為此，可能會經(jīng)歷一些精度丟失，并且一些浮點運算可能會產(chǎn)生意外的結果。）。不過我在這里不是要給大家講《數(shù)值計算》，用各種方法來提高計算精度，因為那太龐雜了，恐怕我講上一年也理不清個頭緒啊。我在這里就僅把浮點數(shù)表示法講清楚便達到目的了。

OK，我們繼續(xù)。嗯，剛說哪了？哦對對，那個數(shù)還沒轉完呢，反正最后一直求也求不盡，加上前面的整數(shù)部算夠24位就行了：1111011.01110100101111001。某BC問：“不是23位嗎？”我：“倒，不是說過了要把第一個1去掉嗎？當然要加一位嘍！”現(xiàn)在開始向左移小數(shù)點，大家和我一起移，眾：“1、2、3……”好了，一共移了6位，6加上127得131（怎么跟教小學生似的？呵呵~），二進制表示為：10000101，符號位為……再……不說了，越說越啰嗦，大家自己看吧：
0  10000101  11101101110100101111001
42  F6  E9  79
79  E9  F6  42

下面再來講如何將純小數(shù)轉化為十六進制。對于純小數(shù)，比如0.0456，我們需要把他規(guī)格化，變?yōu)?span lang=EN-US>1.xxxx * （2 ^ n ）的型式，要求得純小數(shù)X對應的n可用下面的公式：
n = int( 1 + log (2)X );

0.0456我們可以表示為1.4592乘以以2為底的-5次方的冪，即1.4592 * ( 2 ^ -5 )。轉化為這樣形式后，再按照上面第二個例子里的流程處理：
1. 01110101100011100010001
去掉第一個1
01110101100011100010001
-5 + 127 = 122
0  01111010  01110101100011100010001
最后：
11 C7 3A 3D

另外不得不提到的一點是0.0f對應的十六進制是00 00 00 00，記住就可以了。