浮点数的二进制表示
2013-05-29 14:53
225 查看
有一道例题：
#include <stdio.h>
void main(void){
int num=9; /* num是整型变量，设为9 */
float* pFloat=# /* pFloat表示num的内存地址，但是设为浮点数 */
printf("num的值为：%d\n",num); /* 显示num的整型值 */
printf("*pFloat的值为：%f\n",*pFloat); /* 显示num的浮点值 */
*pFloat=9.0; /* 将num的值改为浮点数 */
printf("num的值为：%d\n",num); /* 显示num的整型值 */
printf("*pFloat的值为：%f\n",*pFloat); /* 显示num的浮点值 */
}
运行结果如下：
num的值为：9
*pFloat的值为：0.000000
num的值为：1091567616
*pFloat的值为：9.000000
我很惊讶，num和*pFloat在内存中明明是同一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？
要理解这个结果，一定要搞懂浮点数在计算机内部的表示方法。我读了一些资料，下面就是我的笔记。
2.
在讨论浮点数之前，先看一下整数在计算机内部是怎样表示的。
int num=9;
上面这条命令，声明了一个整数变量，类型为int，值为9（二进制写法为1001）。普通的32位计算机，用4个字节表示int变量，所以9就被保存为00000000 00000000 00000000 00001001，写成16进制就是0x00000009。
那么，我们的问题就简化成：为什么0x00000009还原成浮点数，就成了0.000000？
3.
根据国际标准IEEE 754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式：
V = (-1)^s×M×2^E
（1）(-1)^s表示符号位，当s=0，V为正数；当s=1，V为负数。
（2）M表示有效数字，大于等于1，小于2。
（3）2^E表示指数位。
举例来说，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V的格式，可以得出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。
IEEE 754规定，对于32位的浮点数，最高的1位是符号位s，接着的8位是指数E，剩下的23位为有效数字M。
对于64位的浮点数，最高的1位是符号位S，接着的11位是指数E，剩下的52位为有效数字M。
5.
IEEE 754对有效数字M和指数E，还有一些特别规定。
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，因此可以被舍去，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。
至于指数E，情况就比较复杂。
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，E的真实值必须再减去一个中间数，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还可以再分成三种情况：
（1）E不全为0或不全为1。这时，浮点数就采用上面的规则表示，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。
（2）E全为0。这时，浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023），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。
（3）E全为1。这时，如果有效数字M全为0，表示±无穷大（正负取决于符号位s）；如果有效数字M不全为0，表示这个数不是一个数（NaN）。
6.
好了，关于浮点数的表示规则，就说到这里。
下面，让我们回到一开始的问题：为什么0x00000009还原成浮点数，就成了0.000000？
首先，将0x00000009拆分，得到第一位符号位s=0，后面8位的指数E=00000000，最后23位的有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001。
由于指数E全为0，所以符合上一节的第二种情况。因此，浮点数V就写成：
V=(-1)^0×0.00000000000000000001001×2^(-126)=1.001×2^(-146)
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。
7.
再看例题的第二部分。
请问浮点数9.0，如何用二进制表示？还原成十进制又是多少？
首先，浮点数9.0等于二进制的1001.0，即1.001×2^3。
那么，第一位的符号位s=0，有效数字M等于001后面再加20个0，凑满23位，指数E等于3+127=130，即10000010。
所以，写成二进制形式，应该是s+E+M，即0 10000010 001 0000 0000 0000 0000 0000。这个32位的二进制数，还原成十进制，正是1091567616。
十进制转十六进制；
十六进制转二进制；
IEEE制定的浮点数表示规则；
了解：
目前C/C++编译器标准都遵照IEEE制定的浮点数表示法来进行float,double运算。这种结构是一种科学计数法，用符号、指数和尾数来表示，底数定为2——即把一个浮点数表示为尾数乘以2的指数次方再添上符号。下面是具体的规格：
符号位
阶码 尾数 长度
float 1 8 23 32
double 1 11 52 64
以下通过几个例子讲解浮点数如何转换为二进制数
例一：
已知：double类型38414.4。
求：其对应的二进制表示。
分析：double类型共计64位，折合8字节。由最高到最低位分别是第63、62、61、……、0位：
最高位63位是符号位，1表示该数为负，0表示该数为正；
62-52位，一共11位是指数位；
51-0位，一共52位是尾数位。
步骤：按照IEEE浮点数表示法，下面先把38414.4转换为十六进制数。
把整数部和小数部分开处理:整数部直接化十六进制：960E。小数的处理:
0.4=0.5*0+0.25*1+0.125*1+0.0625*0+……
实际上这永远算不完！这就是著名的浮点数精度问题。所以直到加上前面的整数部分算够53位就行了。隐藏位技术：最高位的1不写入内存（最终保留下来的还是52位）。
如果你够耐心，手工算到53位那么因该是：38414.4(10)=1001011000001110.0110011001100110011001100110011001100(2)
科学记数法为：1.0010110000011100110011001100110011001100110011001100，右移了15位，所以指数为15。或者可以如下理解：
1.0010110000011100110011001100110011001100110011001100×2^15
于是来看阶码，按IEEE标准一共11位，可以表示范围是-1024 ~ 1023。因为指数可以为负，为了便于计算，规定都先加上1023(2^10-1)，在这里，阶码：15+1023=1038。二进制表示为：100 00001110；
符号位：因为38414.4为正对应 为0；
合在一起（注：尾数二进制最高位的1不要）：
01000000 11100010 11000001 11001100 11001100 11001100 11001100 11001100
例二：
已知：整数3490593(16进制表示为0x354321)。
求：其对应的浮点数3490593.0的二进制表示。
解法如下：
先求出整数3490593的二进制表示：
H: 3 5 4 3 2 1 （十六进制表示）
B: 0011 0101 0100 0011 0010 0001（二进制表示）
│←───── 21────→│
即：
1.1010101000011001000012×221
可见，从左算起第一个1后有21位，我们将这21为作为浮点数的小数表示，单精度浮点数float由符号位1位，指数域位k=8位，小数域位(尾数)n=23位构成，因此对上面得到的21位小数位我们还需要补上2个0，得到浮点数的小数域表示为：
1 0101 0100 0011 0010 0001 00
float类型的偏置量Bias=2k-1-1=28-1-1=127，但还要补上刚才因为右移作为小数部分的21位，因此偏置量为127+21=148，就是IEEE浮点数表示标准：
V = (-1)s×M×2E
E = e-Bias
中的e，此前计算Bias=127，刚好验证了E=148-127=21。
将148转为二进制表示为10010100，加上符号位0，最后得到二进制浮点数表示1001010010101010000110010000100，其16进制表示为：
H: 4 A 5 5 0 C 8 4
B: 0100 1010 0101 0101 0000 1100 1000 0100
|←──── 21
─────→ |
1|←─8 ─→||←───── 23
─────→ |
这就是浮点数3490593.0(0x4A550C84)的二进制表示。
例三：
0.5的二进制形式是0.1
它用浮点数的形式写出来是如下格式
0 01111110 00000000000000000000000
符号位 阶码
小数位
正数符号位为0，负数符号位为1
阶码是以2为底的指数
小数位表示小数点后面的数字
下面我们来分析一下0.5是如何写成0 01111110 00000000000000000000000
首先0.5是正数所以符号位为0
再来看阶码部分,0.5的二进制数是0.1,而0.1是1.0*2^(-1),所以我们总结出来:
要把二进制数变成(1.f)*2^(exponent)的形式,其中exponent是指数
而由于阶码有正负之分所以阶码=127+exponent;
即阶码=127+(-1)=126即 01111110
余下的小数位为二进制小数点后面的数字,即00000000000000000000000
由以上分析得0.5的浮点数存储形式为0 01111110 00000000000000000000000
注：如果只有小数部分,那么需要右移小数点.比如右移3位才能放到第一个1的后面,阶码就是127-3=124.
例四 （20.59375）10 =（10100.10011）2
首先分别将整数和分数部分转换成二进制数：
20.59375＝10100.10011
然后移动小数点，使其在第1，2位之间
10100.10011＝1.010010011×2^4 即e＝4
于是得到：
S＝0， E＝4＋127＝131， M＝010010011
最后得到32位浮点数的二进制存储格式为：
0100 1001 1010 0100 1100 0000 0000 0000＝(41A4C000)16
例五：
-12.5转为单精度二进制表示
12.5:
1. 整数部分12，二进制为1100; 小数部分0.5,二进制是.1，先把他们连起来，从第一个1数起取24位（后面补0）：
1100.10000000000000000000
这部分是有效数字。（把小数点前后两部分连起来再取掉头前的1，就是尾数）
2. 把小数点移到第一个1的后面，需要左移3位（1.10010000000000000000000*2^3）,加上偏移量127：127+3=130，二进制是10000010，这是阶码。
3. -12.5是负数，所以符号位是1。把符号位，阶码和尾数连起来。注意，尾数的第一位总是1，所以规定不存这一位的1，只取后23位：
1 10000010 10010000000000000000000
把这32位按8位一节整理一下，得：
11000001 01001000 00000000 00000000
就是十六进制的 C1480000.
例六：
2.025675
1. 整数部分2，二进制为10;小数部分0.025675,
二进制是.0000011010010010101001，先把他们连起来，从第一个1数起取24位（后面补0）：
10.0000011010010010101001
这部分是有效数字。把小数点前后两部分连起来再取掉头前的1，就是尾数: 00000011010010010101001
2. 把小数点移到第一个1的后面，左移了1位,加上偏移量127：127+1=128，二进制是10000000，这是阶码。
3. 2.025675是正数，所以符号位是0。把符号位，阶码和尾数连起来：
0 10000000 00000011010010010101001
把这32位按8位一节整理一下，得：
01000000 00000001 10100100 10101001
就是十六进制的 4001A4A9.
例七：
(逆向求十进制整数)一个浮点二进制数手工转换成十进制数的例子：
假设浮点二进制数是 1011 1101 0100 0000 0000 0000 0000 0000
按1，8，23位分成三段：
1 0111101010000000000000000000000
最后一段是尾数。前面加上"1.", 就是 1.10000000000000000000000
下面确定小数点位置。由E = e-Bias，阶码E是01111010，加上00000101才是01111111（127），
所以他减去127的偏移量得e=-5。（或者化成十进制得122，122-127=-5）。
因此尾数1.10（后面的0不写了）是小数点右移5位的结果。要复原它就要左移5位小数点，得0.0000110,即十进制的0.046875
。
最后是符号：1代表负数，所以最后的结果是 -0.046875。
注意：其他机器的浮点数表示方法可能与此不同.不能任意移植。
再看一例(类似例七)：
比如：53004d3e
二进制表示为：
01010011000000000100110100111110
按照1个符号 8个指数 23个小数位划分
0 10100110 00000000100110100111110
正确的结果转出来应该是551051722752.0
该怎么算？
好，我们根据IEEE的浮点数表示规则划分，得到这个浮点数的小数位是：
00000000100110100111110
那么它的二进制表示就应该是：
1.000000001001101001111102× 239
这是怎么来的呢？ 别急，听我慢慢道来。
标准化公式中的M要求在规格化的情况下，取值范围1<M<(2-ε)
正因为如此，我们才需要对原始的整数二进制表示做偏移，偏移多少呢？偏移2E。
这个“E”怎么算？上面的239怎么得来的呢？浮点数表示中的8位指数为就是告诉这个的。我们知道：
E = e-Bias
那么根据指数位:
101001102=>16610
即e=166，由此算出E=e-Bias=166-127=39，就是说将整数二进制表示转为标准的浮点数二进制表示的时候需要将小数点左移39位，好，我们现在把它还原得到整数的二进制表示：
1 00000000100110100111110 0000000000000000
1│←───── 23─────→│← 16─→│
23+16=39，后面接着就是小数点了。
拿出计算器，输入二进制数1000000001001101001111100000000000000000
转为十进制数，不正是：551051722752么！
#include <stdio.h>
void main(void){
int num=9; /* num是整型变量，设为9 */
float* pFloat=# /* pFloat表示num的内存地址，但是设为浮点数 */
printf("num的值为：%d\n",num); /* 显示num的整型值 */
printf("*pFloat的值为：%f\n",*pFloat); /* 显示num的浮点值 */
*pFloat=9.0; /* 将num的值改为浮点数 */
printf("num的值为：%d\n",num); /* 显示num的整型值 */
printf("*pFloat的值为：%f\n",*pFloat); /* 显示num的浮点值 */
}
运行结果如下：
num的值为：9
*pFloat的值为：0.000000
num的值为：1091567616
*pFloat的值为：9.000000
我很惊讶，num和*pFloat在内存中明明是同一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？
要理解这个结果，一定要搞懂浮点数在计算机内部的表示方法。我读了一些资料，下面就是我的笔记。
2.
在讨论浮点数之前，先看一下整数在计算机内部是怎样表示的。
int num=9;
上面这条命令，声明了一个整数变量，类型为int，值为9（二进制写法为1001）。普通的32位计算机，用4个字节表示int变量，所以9就被保存为00000000 00000000 00000000 00001001，写成16进制就是0x00000009。
那么，我们的问题就简化成：为什么0x00000009还原成浮点数，就成了0.000000？
3.
根据国际标准IEEE 754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式：
V = (-1)^s×M×2^E
（1）(-1)^s表示符号位，当s=0，V为正数；当s=1，V为负数。
（2）M表示有效数字，大于等于1，小于2。
（3）2^E表示指数位。
举例来说，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V的格式，可以得出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。
IEEE 754规定，对于32位的浮点数，最高的1位是符号位s，接着的8位是指数E，剩下的23位为有效数字M。
对于64位的浮点数，最高的1位是符号位S，接着的11位是指数E，剩下的52位为有效数字M。
5.
IEEE 754对有效数字M和指数E，还有一些特别规定。
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，因此可以被舍去，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。
至于指数E，情况就比较复杂。
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，E的真实值必须再减去一个中间数，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还可以再分成三种情况：
（1）E不全为0或不全为1。这时，浮点数就采用上面的规则表示，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。
（2）E全为0。这时，浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023），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。
（3）E全为1。这时，如果有效数字M全为0，表示±无穷大（正负取决于符号位s）；如果有效数字M不全为0，表示这个数不是一个数（NaN）。
6.
好了，关于浮点数的表示规则，就说到这里。
下面，让我们回到一开始的问题：为什么0x00000009还原成浮点数，就成了0.000000？
首先，将0x00000009拆分，得到第一位符号位s=0，后面8位的指数E=00000000，最后23位的有效数字M=000 0000 0000 0000 0000 1001。
由于指数E全为0，所以符合上一节的第二种情况。因此，浮点数V就写成：
V=(-1)^0×0.00000000000000000001001×2^(-126)=1.001×2^(-146)
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。
7.
再看例题的第二部分。
请问浮点数9.0，如何用二进制表示？还原成十进制又是多少？
首先，浮点数9.0等于二进制的1001.0，即1.001×2^3。
那么，第一位的符号位s=0，有效数字M等于001后面再加20个0，凑满23位，指数E等于3+127=130，即10000010。
所以，写成二进制形式，应该是s+E+M，即0 10000010 001 0000 0000 0000 0000 0000。这个32位的二进制数，还原成十进制，正是1091567616。
十进制转十六进制；
十六进制转二进制；
IEEE制定的浮点数表示规则；
了解：
目前C/C++编译器标准都遵照IEEE制定的浮点数表示法来进行float,double运算。这种结构是一种科学计数法，用符号、指数和尾数来表示，底数定为2——即把一个浮点数表示为尾数乘以2的指数次方再添上符号。下面是具体的规格：
符号位
阶码 尾数 长度
float 1 8 23 32
double 1 11 52 64
以下通过几个例子讲解浮点数如何转换为二进制数
例一：
已知：double类型38414.4。
求：其对应的二进制表示。
分析：double类型共计64位，折合8字节。由最高到最低位分别是第63、62、61、……、0位：
最高位63位是符号位，1表示该数为负，0表示该数为正；
62-52位，一共11位是指数位；
51-0位，一共52位是尾数位。
步骤：按照IEEE浮点数表示法，下面先把38414.4转换为十六进制数。
把整数部和小数部分开处理:整数部直接化十六进制：960E。小数的处理:
0.4=0.5*0+0.25*1+0.125*1+0.0625*0+……
实际上这永远算不完！这就是著名的浮点数精度问题。所以直到加上前面的整数部分算够53位就行了。隐藏位技术：最高位的1不写入内存（最终保留下来的还是52位）。
如果你够耐心，手工算到53位那么因该是：38414.4(10)=1001011000001110.0110011001100110011001100110011001100(2)
科学记数法为：1.0010110000011100110011001100110011001100110011001100，右移了15位，所以指数为15。或者可以如下理解：
1.0010110000011100110011001100110011001100110011001100×2^15
于是来看阶码，按IEEE标准一共11位，可以表示范围是-1024 ~ 1023。因为指数可以为负，为了便于计算，规定都先加上1023(2^10-1)，在这里，阶码：15+1023=1038。二进制表示为：100 00001110；
符号位：因为38414.4为正对应 为0；
合在一起（注：尾数二进制最高位的1不要）：
01000000 11100010 11000001 11001100 11001100 11001100 11001100 11001100
例二：
已知：整数3490593(16进制表示为0x354321)。
求：其对应的浮点数3490593.0的二进制表示。
解法如下：
先求出整数3490593的二进制表示：
H: 3 5 4 3 2 1 （十六进制表示）
B: 0011 0101 0100 0011 0010 0001（二进制表示）
│←───── 21────→│
即：
1.1010101000011001000012×221
可见，从左算起第一个1后有21位，我们将这21为作为浮点数的小数表示，单精度浮点数float由符号位1位，指数域位k=8位，小数域位(尾数)n=23位构成，因此对上面得到的21位小数位我们还需要补上2个0，得到浮点数的小数域表示为：
1 0101 0100 0011 0010 0001 00
float类型的偏置量Bias=2k-1-1=28-1-1=127，但还要补上刚才因为右移作为小数部分的21位，因此偏置量为127+21=148，就是IEEE浮点数表示标准：
V = (-1)s×M×2E
E = e-Bias
中的e，此前计算Bias=127，刚好验证了E=148-127=21。
将148转为二进制表示为10010100，加上符号位0，最后得到二进制浮点数表示1001010010101010000110010000100，其16进制表示为：
H: 4 A 5 5 0 C 8 4
B: 0100 1010 0101 0101 0000 1100 1000 0100
|←──── 21
─────→ |
1|←─8 ─→||←───── 23
─────→ |
这就是浮点数3490593.0(0x4A550C84)的二进制表示。
例三：
0.5的二进制形式是0.1
它用浮点数的形式写出来是如下格式
0 01111110 00000000000000000000000
符号位 阶码
小数位
正数符号位为0，负数符号位为1
阶码是以2为底的指数
小数位表示小数点后面的数字
下面我们来分析一下0.5是如何写成0 01111110 00000000000000000000000
首先0.5是正数所以符号位为0
再来看阶码部分,0.5的二进制数是0.1,而0.1是1.0*2^(-1),所以我们总结出来:
要把二进制数变成(1.f)*2^(exponent)的形式,其中exponent是指数
而由于阶码有正负之分所以阶码=127+exponent;
即阶码=127+(-1)=126即 01111110
余下的小数位为二进制小数点后面的数字,即00000000000000000000000
由以上分析得0.5的浮点数存储形式为0 01111110 00000000000000000000000
注：如果只有小数部分,那么需要右移小数点.比如右移3位才能放到第一个1的后面,阶码就是127-3=124.
例四 （20.59375）10 =（10100.10011）2
首先分别将整数和分数部分转换成二进制数：
20.59375＝10100.10011
然后移动小数点，使其在第1，2位之间
10100.10011＝1.010010011×2^4 即e＝4
于是得到：
S＝0， E＝4＋127＝131， M＝010010011
最后得到32位浮点数的二进制存储格式为：
0100 1001 1010 0100 1100 0000 0000 0000＝(41A4C000)16
例五：
-12.5转为单精度二进制表示
12.5:
1. 整数部分12，二进制为1100; 小数部分0.5,二进制是.1，先把他们连起来，从第一个1数起取24位（后面补0）：
1100.10000000000000000000
这部分是有效数字。（把小数点前后两部分连起来再取掉头前的1，就是尾数）
2. 把小数点移到第一个1的后面，需要左移3位（1.10010000000000000000000*2^3）,加上偏移量127：127+3=130，二进制是10000010，这是阶码。
3. -12.5是负数，所以符号位是1。把符号位，阶码和尾数连起来。注意，尾数的第一位总是1，所以规定不存这一位的1，只取后23位：
1 10000010 10010000000000000000000
把这32位按8位一节整理一下，得：
11000001 01001000 00000000 00000000
就是十六进制的 C1480000.
例六：
2.025675
1. 整数部分2，二进制为10;小数部分0.025675,
二进制是.0000011010010010101001，先把他们连起来，从第一个1数起取24位（后面补0）：
10.0000011010010010101001
这部分是有效数字。把小数点前后两部分连起来再取掉头前的1，就是尾数: 00000011010010010101001
2. 把小数点移到第一个1的后面，左移了1位,加上偏移量127：127+1=128，二进制是10000000，这是阶码。
3. 2.025675是正数，所以符号位是0。把符号位，阶码和尾数连起来：
0 10000000 00000011010010010101001
把这32位按8位一节整理一下，得：
01000000 00000001 10100100 10101001
就是十六进制的 4001A4A9.
例七：
(逆向求十进制整数)一个浮点二进制数手工转换成十进制数的例子：
假设浮点二进制数是 1011 1101 0100 0000 0000 0000 0000 0000
按1，8，23位分成三段：
1 0111101010000000000000000000000
最后一段是尾数。前面加上"1.", 就是 1.10000000000000000000000
下面确定小数点位置。由E = e-Bias，阶码E是01111010，加上00000101才是01111111（127），
所以他减去127的偏移量得e=-5。（或者化成十进制得122，122-127=-5）。
因此尾数1.10（后面的0不写了）是小数点右移5位的结果。要复原它就要左移5位小数点，得0.0000110,即十进制的0.046875
。
最后是符号：1代表负数，所以最后的结果是 -0.046875。
注意：其他机器的浮点数表示方法可能与此不同.不能任意移植。
再看一例(类似例七)：
比如：53004d3e
二进制表示为：
01010011000000000100110100111110
按照1个符号 8个指数 23个小数位划分
0 10100110 00000000100110100111110
正确的结果转出来应该是551051722752.0
该怎么算？
好，我们根据IEEE的浮点数表示规则划分，得到这个浮点数的小数位是：
00000000100110100111110
那么它的二进制表示就应该是：
1.000000001001101001111102× 239
这是怎么来的呢？ 别急，听我慢慢道来。
标准化公式中的M要求在规格化的情况下，取值范围1<M<(2-ε)
正因为如此，我们才需要对原始的整数二进制表示做偏移，偏移多少呢？偏移2E。
这个“E”怎么算？上面的239怎么得来的呢？浮点数表示中的8位指数为就是告诉这个的。我们知道：
E = e-Bias
那么根据指数位:
101001102=>16610
即e=166，由此算出E=e-Bias=166-127=39，就是说将整数二进制表示转为标准的浮点数二进制表示的时候需要将小数点左移39位，好，我们现在把它还原得到整数的二进制表示：
1 00000000100110100111110 0000000000000000
1│←───── 23─────→│← 16─→│
23+16=39，后面接着就是小数点了。
拿出计算器，输入二进制数1000000001001101001111100000000000000000
转为十进制数，不正是：551051722752么！
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 