浮点数构成
嗯，讨论的主题就是计算机中的浮点数。
一般在写一些静态类型的语言的时候（c ， golang等等），通常会提供一种单精度浮点数的数据类型，float（float32），这篇博文主要讲解单精度浮点数，对于双精度浮点数在构造上实际上与单精度浮点数差不了多少，懂了单精度浮点数，对于double也就触类旁通了
关于单精度浮点型的构造：
一般6-8位有效数字（假设float占4个字节，一个符号位，8个指数位，23个尾数。
符号位 _ +(只存放指数)指数位_ _ _ _ _ _尾数_*23
上面给出了浮点数的表示方法，6-8位有效数字大概就是10^6到10^8个数（一般超过7位就四舍五入了），这个与编译器有关。其实，也就是说float里面有2^23=83886087个数，对应大概能表示10^6—10^8个数。一个符号位就是正负的符号0或1，还有8个指数位由于有正负也就是-127~128。
下面来看个例子，比如9.6 在计算机中是如何储存的的呢？
首先将9.6化为二进制为1001.110
而对于IEEE标准要求浮点数必须是规范的，也就是小数点左侧必须为一个有效数字，那么这样可以写成 1.001110 * 2 ^ 3，在二进制中的科学计数法就是2的n次幂
对应的32位表示为：
符号位 0 指数位 1000 0010 尾数 0011 1000 0000 0000 0000 000
（因为IEEE规定了小数点的第一位必须为1，因此，可以将尾数的开头的1去掉，以保存更多的数据）
这里为什么指数是1000 0010呢？
指数是一个无符号的二进制数，原先有符号的8位二进制能够表示-128 ~127，而无符号的8位二进制能够表示0 ~ 255，这里的指数实际上是移码表示的，因此指数3应该表示为127 + 3 = 130，二进制表示就是1000 0010。那为什么要用移码表示呢？因为不同符号的数比较比较困难，而我们又不太可能重新设计一个电路来专门服务这个比较，那要不然全部变成正的好了，这样以来就容易多了。用移码表示能够方便浮点数的大小比较。