Java浮点数
浮点数结构
要说清楚Java浮点数的取值范围与其精度，必须先了解浮点数的表示方法，浮点数的结构组成，之所以会有这种所谓的结构，是因为机器只认识01，你想表示小数，你要机器认识小数点这个东西，必须采用某种方法，比如，简单点的，float四个字节，前两个字节表示整数位，后两个字节表示小数位(这就是一种规则标准)，这样就组成一个浮点数。而Java中浮点数采用的是IEEE 754标准。
IEEE 754
这里就不细说什么是IEEE 754了，就直接讲具体内容，有兴趣的可以自己百度。
float
符号位(S)：1bit
指数位(E)：8bit
尾数位(M)：23bit
一个float4字节32位，分为三部分：符号位，指数位，尾数位。
(1).符号位(S)：最高位(31位)为符号位，表示整个浮点数的正负，0为正，1为负；
(2).指数位(E)：23-30位共8位为指数位，这里指数的底数规定为2(取值范围：0~255)。这一部分的最终结果格式为：2E−127，即范围-127~128。另外，标准中，还规定了，当指数位8位全0或全1的时候，浮点数为非正规形式(这个时候尾数不一样了)，所以指数位真正范围为：-126~127。
(3).尾数位(M)：0-22位共23位为尾数位，表示小数部分的尾数，即形式为1.M或0.M，至于什么时候是1，什么时候是0，则由指数和尾数共同决定。 小数部分最高有效位是1的数被称为正规(规格化)形式。小数部分最高有效位是0的数被称为非正规(非规格化)形式，其他情况是特殊值。 最终float的值 = (−1)S∗(2E−127)∗(1.M)。具体形式如下：
符号
指数
部分
指数部分-127
尾数部分
小数部分的
最高有效位
形式
1
255
128
非0
没有
NaN
1
255
128
0
没有
负无穷
1
1~254
-126~127
任意
1
正规形式(负数)
1
0
-127
非0
0
非正规形式(负数)
1
0
-127
0
没有
负0
0
0
-127
0
没有
正0
0
0
-127
非0
0
非正规形式(正数)
0
1~254
-126~127
任意
1
正规形式(正数)
0
255
128
0
没有
正无穷
0
255
128
非0
没有
NaN
double
符号位(S)：1bit
指数位(E)：11bit
尾数位(M)：52bit
double这里就类似float，只是double的长度更大，所以范围就更大，但规则是一样的。double的值 = (−1)S∗(2E−1023)∗(1.M)。
取值范围
根据表1可知，float的取值范围：
负无穷 —— −2128 ~~~ −2−149 —— 0 —— 2−149 ~~2128 —— 正无穷
1). 上面的“——”表示中间不能取值，例如负无穷到−2128中间的值是取不到的(事实上128也是取不到的，只是接近近似值)，但这并不是意味着，“~”任意值都能取到的，要注意，浮点数都是有精度的，并不能表示绝对值任意小的值。另外，Java中无穷大表示为：
Float.POSITIVE_INFINITY或Double.POSITIVE_INFINITY//表示正无穷大
Float.NEGATIVE_INFINITY或Double.NEGATIVE_INFINITY//负无穷大
//他们打印的结果：+/-Infinity
float f1 = (float)Math.pow(2,128);//指数>=128的，打印结果：Infinity
//上面要加(float)强制转换，否则编译提示出错，详细可参考前一节：Java变量数据类型
float f2 = (float)Math.pow(2,127);//1.7014118E38
System.out.println(Float.MAX_VALUE);//3.4028235E38
//其他测试，读者可自行测试
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2). -149的得来：看上面理论应该是150(指数全0，则指数值 = 0 -127，这个时候尾数取最小，2−23，则-127-23 = -150)，可不知道为什么是149，我查到的资料是说，全0，全1为特殊值，不作为范围内的值，上面的float的最大最小值Float.MAX_VALUE都是接近2128)。故值 = (−1)S∗(2−126)∗(2−23) = +/-2−149
float f3 = (float) Math.pow(2,-149)//1.4E-45，小于-149，结果则为0.0
Float.MIN_VALUE //1.4E-45
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double的取值同float：
负无穷 —— −21024 ~~~ −2−1074 —— 0 —— 2−1074 ~~21024 —— 正无穷
1074 =| (-1022) - (52)|
另外，注意表格中，还有NaN，即表示非数值，例如：
System.out.println(0.0/0.0);//打印结果：NaN。注意不能是 0/0
//NaN表示计算错误，具体出现情况，可以参考表中
//Float.NaN或 Double.NaN 也能直接表示NaN，NaN与其他数计算结果均为NaN，除了
Math.pow(Float.NaN,0);//结果为1.0
//另外NaN == NaN; false
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浮点数精度
精度是由尾数决定的，为什么？由浮点数的值计算公式可知：当指数的最终值为负，虽然这个时候浮点数的值能表示更小，但这个时候仅仅能表示0~1(或-1~0)这个数段的小数，没有实际意义。所以精度主要是看尾数的值。
float
float的尾数：23位，其范围为：0~223，而223=8388608=106.92，所以float的精度为6~7位，能保证6位为绝对精确，7位一般也是正确的，8位就不一定了(但不是说8位就绝对不对了)，注意这里的6~7位是有效小数位(大的数你先需要转换成小数的指数形式，例如：8317637.5，其有效小数位：8.3176375E6，七位)，而有效位(从第一个不为0的开始数)是7~8位，是包括整数位的，像8317637.5，你不转换，则要从有效位的角度来看，有8位有效位。
System.out.println((float)Math.pow(10,6.92));//注意加float强制转换
//打印结果8317637.5，float只保证7~8位有效位，其余位数舍入
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不理解的话，可以再这样想：23位，二进制0101……0101，尾数表示小数位，最小为0000……0001(22个0，最后一个1)，即2−23=1.1920929E-7 ，这是float的最小单元(大概是0.0000001192大小，你想表示比这更小的，比如0.00000001，不可能啊)，这是一个7位小数位小数，最小就是这么小，比这个更小的，计算机就无能为力了，比这个更大的，每次通过加这么一个最小单元，直到相等或接近(两个相差一个最小单元的数，它们之间的数也是不能表示的，所以有的7位也是不能精确的，因为最小不是0.0000001，而是比这个稍大)。
double
计算方式同float，double的尾数：52位，2−52=2.220446049250313E-16，最小是16位，但最小不是1.0E-16，所以精度是15~16，能保证15，一般16位。
更多关于Java浮点数的，可以参考这里：基础野：细说浮点数(肥子John)
