C語言和C#語言中，對于浮點類型的數據采用單精度類型（float）和雙精度類型(double)來存儲，float數據占用32bit,double數據占用64bit,我們在聲明一個變量float f= 2.25f的時候，是如何分配內存的呢？如果胡亂分配，那世界豈不是亂套了么，其實不論是float還是double在存儲方式上都是遵從IEEE的規范的，float遵從的是IEEE R32.24 ,而double 遵從的是R64.53。

　　無論是單精度還是雙精度在存儲中都分為三個部分：

　　1.符號位(Sign) : 0代表正，1代表為負
　　2.指數位（Exponent）:用于存儲科學計數法中的指數數據，并且采用移位存儲
　　3.尾數部分（Mantissa）：尾數部分

其中float的存儲方式如下圖所示：

而雙精度的存儲方式為:

　　R32.24和R64.53的存儲方式都是用科學計數法來存儲數據的，比如8.25用十進制的科學計數法表示就為:8.25*,而120.5可以表示為:1.205*,這些小學的知識就不用多說了吧。而我們傻蛋計算機根本不認識十進制的數據，他只認識0，1，所以在計算機存儲中，首先要將上面的數更改為二進制的科學計數法表示，8.25用二進制表示可表示為1000.01,我靠，不會連這都不會轉換吧?那我估計要沒轍了。120.5用二進制表示為：1110110.1用二進制的科學計數法表示1000.01可以表示為1.0001*,1110110.1可以表示為1.1101101*,任何一個數都的科學計數法表示都為1.xxx*,尾數部分就可以表示為xxxx,第一位都是1嘛，干嘛還要表示呀？可以將小數點前面的1省略，所以23bit的尾數部分，可以表示的精度卻變成了24bit，道理就是在這里，那24bit能精確到小數點后幾位呢，我們知道9的二進制表示為1001，所以4bit能精確十進制中的1位小數點，24bit就能使float能精確到小數點后6位，而對于指數部分，因為指數可正可負，8位的指數位能表示的指數范圍就應該為:-127-128了，所以指數部分的存儲采用移位存儲，存儲的數據為元數據+127，下面就看看8.25和120.5在內存中真正的存儲方式。

　　首先看下8.25，用二進制的科學計數法表示為:1.0001*

按照上面的存儲方式，符號位為:0，表示為正，指數位為:3+127=130 ,位數部分為,故8.25的存儲方式如下圖所示:

而單精度浮點數120.5的存儲方式如下圖所示:

那么如果給出內存中一段數據，并且告訴你是單精度存儲的話，你如何知道該數據的十進制數值呢？其實就是對上面的反推過程，比如給出如下內存數據：0100001011101101000000000000，首先我們現將該數據分段，0 10000 0101 110 1101 0000 0000 0000 0000，在內存中的存儲就為下圖所示：

根據我們的計算方式，可以計算出，這樣一組數據表示為:1.1101101*=120.5

而雙精度浮點數的存儲和單精度的存儲大同小異，不同的是指數部分和尾數部分的位數。所以這里不再詳細的介紹雙精度的存儲方式了，只將120.5的最后存儲方式圖給出，大家可以仔細想想為何是這樣子的

下面我就這個基礎知識點來解決一個我們的一個疑惑，請看下面一段程序，注意觀察輸出結果

　　可能輸出的結果讓大家疑惑不解，單精度的2.2轉換為雙精度后，精確到小數點后13位后變為了2.2000000476837，而單精度的2.25轉換為雙精度后，變為了2.2500000000000，為何2.2在轉換后的數值更改了而2.25卻沒有更改呢？很奇怪吧？其實通過上面關于兩種存儲結果的介紹，我們已經大概能找到答案。首先我們看看2.25的單精度存儲方式，很簡單 0 1000 0001 001 0000 0000 0000 0000 0000,而2.25的雙精度表示為:0 100 0000 0001 0010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000,這樣2.25在進行強制轉換的時候，數值是不會變的，而我們再看看2.2呢，2.2用科學計數法表示應該為：將十進制的小數轉換為二進制的小數的方法為將小數*2，取整數部分，所以0.282=0.4，所以二進制小數第一位為0.4的整數部分0，0.4×2=0.8，第二位為0,0.8*2=1.6,第三位為1，0.6×2 = 1.2，第四位為1，0.2*2=0.4，第五位為0，這樣永遠也不可能乘到=1.0，得到的二進制是一個無限循環的排列 00110011001100110011... ,對于單精度數據來說，尾數只能表示24bit的精度，所以2.2的float存儲為:

　　但是這樣存儲方式，換算成十進制的值，卻不會是2.2的，應為十進制在轉換為二進制的時候可能會不準確，如2.2，而double類型的數據也存在同樣的問題，所以在浮點數表示中會產生些許的誤差，在單精度轉換為雙精度的時候，也會存在誤差的問題，對于能夠用二進制表示的十進制數據，如2.25，這個誤差就會不存在，所以會出現上面比較奇怪的輸出結果。

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