浮点数浮点数是C++的第二组基本类型，可以用小数部分表示数字。不仅如此，浮点数的范围比int更大，可以表示更大范围的数。我们都知道，在计算机中，所有的数据本质上都是转化为二进制存储的。整数很简单，存储的是转换成二进制后的01字符串，那么浮点数是怎么存储的呢？很容易猜到浮点数存储的结果也是二进制的，但是比起直接把整数转换成二进制要复杂一些。需要表达成如下一行：其中n是我们要存储的浮点数，s是符号位，m是尾数，e是阶数。符号位很容易理解。与整数类型中的符号位相同。0表示正数，1表示负数。m代表尾数，.当我们这样看时，它非常抽象。我们看一个例子，比如3.0，相当于转成二进制。所以，我们了解了浮点数的表示方式，那么它在计算机中是如何存储的呢？这就需要我们进一步分析细节了。关于m首先是m，m定义为大于等于1小于2的小数，我们可以简单的写成1.xx，其中xx代表小数部分。因为它总是大于等于1小于2，所以它的个位一定是1，所以我们可以省略它，只看它后面的小数部分。对于小数部分，我们也用二进制来近似。例如0.625可以表示为0.5+0.125，即用二进制表示，但这里它的最高位是从-1开始的。以一个32位的浮点数为例，去除1位符号和8位顺序后，还剩下23位m。由于我们去掉了小数点前的1，所以我们的顺序是从-1开始的，理论上相当于24个二进制位。关于浮点存储中的e，e是一个无符号整数。以一个32位的浮点数为例，e一共有8位，可以表示0-255。但是，e可以是负数。根据IEEE754，e的实际值必须从中间数中减去。对于8位的e，它的中位数是127，比如e的实际值为10，但存储时需要存储为127+10=137。此外，e还有其他三种情况：当e不全为0或不全为1时，以上规则用来表示当e全为0时，e等于1-127，有效数m为无默认添加更长的时间，这是恢复0.xxx的小数，当接近0的数e全为1时，如果有效数m全为0，则表示无穷大；如果m不全为0，则表示nan（不是数字）关于e的规则似乎有点复杂，乍一看很难理解。为什么要用减去中间值的设计而不是符号位呢？仔细一想，发现如果引入符号位，0.xxx和e就很难区分了。0，虽然也可以专门处理，但是没有现在这么优雅。对以上内容不理解的朋友可以直接跳过这一段。毕竟这是浮点数的实现原理，算是很底层的内容了。C++primer中对这部分的解释不多。在C++中有两种写浮点数的方法。第一种是使用常规的十进制表示法：doublea=1.23；浮动b=3.43；另一种是科学记数法，写成：doublea=2.45e8;doubleb=1e-7;2.45e8表示e后面可以跟正数或负数，但数字中不能有空格。浮点类型与C语言一样，C++也有三种浮点类型：float、double和longdouble。和整数一样，这三种都是浮点数，只是代表的范围不同。浮点数的取值范围由两部分综合决定，一部分是有效数字。例如14179有5位有效数字，而14000只有2位有效数字，因为最后三个0是填充数字，有效数字的个数与小数点的位置无关。C++要求float至少表示32位有效数字，double至少48位，longdouble至少和double一样。此外，它们至少能够表示从-37到37的指数。一般来说，float总共有4个字节和32位，而double有8个字节和64位。当然，这也要看具体的运行环境。注意事项浮点数的使用有几个注意事项，必须注意。cout输出的浮点数会删除结尾的0。写浮点常量时，默认类型是double。如果需要强制表示为float类型，请在末尾加上后缀f或F。例如：2.34f由于浮点数是有精度的，不能直接判断两个浮点数是否相等，可能得不到预期的结果。正确的做法是判断精度范围，如：doubleepsilon=1e-8;//判断a是否等于bif(abs(a-b)
