引言：初级“程序猿”看代码是代码，高级“程序猿”看代码是内存，想要提高编程能力，那么了解数据在内存中的存储方式是必不可少的！
上文介绍了整型在内存中的存储和大小端问题，（https://blog.csdn.net/m0_47646784/article/details/117223805），本文介绍一下浮点型数在内存中的存储方式。
目录
浮点型在内存中的存储
IEEE754标准
举个“栗子”
单精度和双精度存储模型图
M和E的特别规定
经典浮点数存储例题
浮点型在内存中的存储
IEEE754标准
根据国际标准，任意一个浮点数可以写成以下形式：-1^S * M *2^E （特别注意这里的^代表上升符号，表示M、E在 指数位，并非C语言的异或）
(-1)^S表示符号位，S为0，为正数，S为1则为负数
M代表有效数字，大于等于1，小于2
2^E代表指数位
举个“栗子”
5.0写成二进制数位101.0，可以化为-1^0 x 1.01 x 2^2，即S=0，M=1.01，E=2
单精度和双精度存储模型图
IEEE754规定 : 对于32位的浮点数，最高的1位是符号位s，接着的8位是指数E，剩下的23位为有效数字M。
64位的浮点数，最高的1位是符号位S，接着的11位是指数E，剩下的52位为有效数字M。
M和E的特别规定
M的规定
前面提到M是1到2之间的数，可以写成1.xxxxxxxxx，
所以IEEE754规定，在计算机内部保存M时，默认这个数的第一位总是1，因此可以被舍去，只保存后面的xxxxxx部分，这样做的目的是可以节省一位有效数字。
E的规定
首先，E为一个无符号整数(unsigned int ）这意味着，如果E为8位，它的取值范围为0 - 255;
如果E为11位，它的取值范围为0~2047。但是，科学计数法中的指数E是可以出现负数的，所以IEEE754规定，存入内存时E的真实值必须再加上一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127;
对于11位的E，这个中间数是1023。比如，2 ^ 10的E是10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10 + 127 = 137，即10001001。
此外还有两种特殊情况
E全为0
这时，IEEE754规定浮点数的指数E等于1 - 127(或者1 -1023)即为真实值，有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxxxxx的小数。这样做是为了表示±0，以及接近于0的很小的数字。
E全位1
如果有效数字M全为0，表示±无穷大(正负取决于符号位s);
经典浮点数存储例题
include<stdio.h>
int main()
{
int n = 9;
//00000000 00000000 00000000 00001001
float* pFloat = (float*)&n;
//*pFloat---是以浮点数的方式访问n的四个字节，就会认为n的4个字节中放的是浮点数
printf("n的值为：%d\n", n); //9
printf("*pFloat的值为：%f\n", *pFloat);//0.000000
*pFloat = 9.0;
//以浮点数的形式存储9.0
printf("num的值为：%d\n", n); //1091567616
printf("*pFloat的值为：%f\n", *pFloat);//9.000000
return 0;
}
打印了四次：
第一次打印：以整型方式存储，以整型取出打印，为9
第二次打印：n以整型方式存储，以浮点型的方式取出打印，
0 00000000 00000000 00000000 0001001
(-1)^0*2^(-126)*0.00000000 00000000 0001001 无穷小的数字
0.000000 打印结果小数点及其后六位（精度）
第三次打印：*pfloat =9.0 //就是将n赋值为9.0，
以浮点数的方式存储，以整数的方式取出打印，
1001.0 (-1)^0*1.001*2^3 3+127 = 130 --- 10000010
0 10000010 001 0000000000 0000000000
01000001 00010000 00000000 00000000
以整数的视角看，打印结果为：1091567616
第四次打印：就是按照浮点型打印，结果就为9.000000