Golang 浮点类型（float32、float64）在内存中的存储

转换成以 2 为底的科学计数法：

从上面我们可以观察到，对于任何数来说，表示成二进制科学计数法后，都成以转换成 1.xxx（尾数） * 2 的 n 次方（指数）。

这里需要注意到的一点是，比如上图中的十进制小数0.6，表示成二进制后变成了以1001循环的无限循环小数。

这便是浮点数有精度问题的根源之一，在代码中声明的小数0.6，计算机底层其实是无法精确存储那个无限循环的二进制数的。

只能存入一个零舍一入（类似于十进制的四舍五入）后的近似值。

对于小于0的负数来说，则可以表示成 -1.xxx（尾数） * 2 的 n 次方（指数）

所以内存中要存储这个小数，则可以拆解成三个部分来存储：

•     正负号
•     指数
•     尾数

如图所示：

具体存储方式如上图所示。最高位有1bit存储正负号，然后指数部分占据8bits（4字节）或11bits（8字节），其余部分全都用来存储尾数部分。

对于指数部分，这里存储的结果是实际的指数加上偏移量之后的结果。

这里设置偏移量，是为了让指数部分不出现负数，全都为大于等于0的正整数。

尾数部分的存储，因为二进制的科学计数法，小数点前一定是1开头，因此我们尾数只需要存储小数点后面的部分即可。

接下来依然是举例说明,4字节浮点数（Golang 中的 float32）：

再来观察一个 8 字节浮点数（Golang 中的 float64）的例子：

偏移量：

•     4字节浮点数的偏移量为 127
•     8字节浮点数的偏移量为 1023

加上偏移量可以统一地把正数和负数统一转化成无符号的证书，方便进行比较，举例说明：

4字节浮点数的指数部分为 -7 ，则通常表示为 10000111 1为符号位，代表它是一个负数。

7 表示为 00000111 0为符号位，代表它是一个负数。

如果把 7 和 +7 统一加上偏移量 127 

那么 7 就变成 134 ，二进制表示为 10000110

-7变成 120 ，二进制表示为 01111000

两者进行比较大小的时候，计算机便无需比较两者的符号位。

小结

计算机在存储小数的时候，分为两种类型：

• 单精度类型（占据32个二进制位，4个字节）
• 双精度类型（占据64个二进制位，8个字节）
• 双精度类型比单精度类型更能精确地表示一个小数，但是占用的内存空间也比较大。
• 计算机表示一个小数时，先把这个小数转化成以2为底的科学计数法。
• 然后再根据这个数字，把小数拆解成符号位、指数、尾数，存储进内存当中。