一、浮点数如何存储
（符号:+/-）1.（二进制尾数）*2^（指数=实际指数+偏移量）
对于这几个名词不是特别好解释，结合实际转化过程会更加好理解。这里以float型浮点数:4.25为例子，如下转化示意图：
23bit的尾数部分前面0001即为科学二进制的小数点后面部分，其他bit用0填充；
指数部分会添加一个偏移量127，这个仅仅是对于float类型；对于其他浮点类型由于表示的数据范围不同偏移也不同，比如double需要+1023的偏移。
2、浮点精度问题
我们通过上面浮点数的存储方式可以知道8bit的指数最大可以表示255，最大值的指数就是255 - 127 = 128，2^128 = 3.402..e+38;(确实非常大！)
如果用我们的4byte无符号整形表示最大数据为2^32,看起来远远小于浮点表示；不过大家是否想过一个问题，根据数据二进制一一对应原则都是4byte的表示方法为什么有这么大差异，难道浮点数凭空创造了更多的数据吗?
非也非也，指数部分代表着浮点数的范围，尾数部分代表着浮点数的精度；我们从尾数的角度来看，浮点的二进制科学计数法小数点前始终是最高位，这也就意味指数越大，尾数部分所表示的数值越大，其精度越差。
所以，float与uint表示的数据个数都是一样的，整形表示的数据是均匀的，而浮点表示的数据在数值比较小的时候精度比较高，而数值比较大的时候就比较低了；同时也说明浮点表示仅仅是一种近似的表示方法，不能精确的表示数值，所以有时候大家在编程的过程中明明向float类型变量赋值了一个准确的数据，仿真一看数据成了一个近似值。
3、浮点与"=="
这个问题也是大家经常讨论的，不过还是需要具体情况具体分析，到底浮点数能不能用等于号来进行判断呢?首先我们看看什么叫相等，相等就是一模一样，对于计算机而言就是二进制相等，否则我们只能叫近似。
前面我们了解到了浮点的存储形式，如果两个浮点的三个部分都是相等的（符号位+指数+尾数），那么这个时候，这两个浮点数就是绝对的相等，如果不能达到完全相等就只能使用近似判断相等，比如我们常用下面的方式来表示：
/***************************************
*Author:（公众号:最后一个bug）
****************************************/
#define FLOAT_EPS (0.000001) //根据需求
#define Float_Equ(a, b) ((fabs((a)-(b)))<(FLOAT_EPS))
不过，对于浮点数相等大家尽量还是减少使用，较多浮点运算控制器都会有不同的处理方式，比如说扩展精度、截取尾数等等，对于代码的可移植性减弱。
二、玩转浮点数
代码走起~
#include
#include
typedef union _tag_FloatConvert
{
unsigned char byte[4];
float Result;
}uFloatConvert;
/*****************************************
* Fuction: main
* Author :(公众号:最后一个bug)
*****************************************/
int main(int argc, char *argv[]) {
uFloatConvert unFloatConvert;
float fVal = 4.25;
int iVal = 0x40880000;
float *pfVal = NULL;
int *pIVal = NULL;
//1)初学组拼数据经常的错误
fVal = (float)iVal;
printf("*fVal = %.3f\n",fVal);
printf("iVal = %d\n",iVal);
//2) 正确组拼数据
pfVal = (float*)(&iVal);
printf("*pfVal = %.3f\n",*pfVal);
//3)采用共联体进行数据转化(方便)--大家以后可以封装成函数
unFloatConvert.byte[0] = 0x00;
unFloatConvert.byte[1] = 0x00;
unFloatConvert.byte[2] = 0x88;
unFloatConvert.byte[3] = 0x40;
printf("unFloatConvert.Result = %.3f\n",unFloatConvert.Result);
printf("公众号:最后一个bug\n");
return 0;
}
END
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