要想理解float和double的取值范围和计算精度,必须先了解小数是如何在计算机中存储的:
下面举例说明:如何将十进制数78.375转换成32位长的IEEE单精度格式。
78.375的整数部分:
小数部分:
所以,78.375的二进制形式就是1001110.011
然后,使用二进制科学记数法,有:
转换后用二进制科学记数法表示的这个数,有底有指数有小数部分,这个就叫做浮点数。

在计算机中,保存这个数使用的是浮点表示法,分为三大部分:
需要注意的是,指数也有正负之分。

比如float类型是32位,用浮点数表示法:
而double类型是64位,用浮点数表示法:

需要注意的是指数可能是负数,也有可能是正数,即指数是有符号整数,而有符号整数的计算是比无符号整数麻烦的。所以为了减少不必要的麻烦,在实际存储指数的时候,需要把指数转换成无符号整数。那么怎么转换呢?
意到float的指数部分是8位,则指数的取值范围是 -126到+127,为了消除负数带来的实际计算上的影响(比如比较大小,加减法等),可以在实际存储的时候,给指数做一个简单的映射,加上一个偏移量,比如float的指数偏移量为127,这样就不会有负数出现了。
当我们需要计算实际代表的十进制数的时候,再把指数减去偏移量即可。
对应的double类型,存储的时候指数偏移量是1023。
用float类型来保存十进制小数78.375的话,需要先转换成浮点数,得到符号位和指数和小数部分。然后转换为二进制,注意指数要偏移6+127=133。

在java规范中有说明:浮点数在概念上与IEEE二进制浮点算术标准ANSI/IEEE标准754-1985 (IEEE,纽约)中规定的单精度32位和双精度64位相关联。
归约浮点数:如果浮点数中指数部分的编码值在0<exponent<=(2^e)-2
之间,且在科学表示法的表示方式下,分数 (fraction) 部分最高有效位(即整数字)是1,那么这个浮点数将被称为规约形式的浮点数。“规约”是指用唯一确定的浮点形式去表示一个值。此处e指的是存储指数的比特的长度。
非规约浮点数:、如果浮点数的指数部分的编码值是0,分数部分非零,那么这个浮点数将被称为非规约形式的浮点数。一般是某个数字相当接近零时才会使用非规约型式来表示。 IEEE 754标准规定:非规约形式的浮点数的指数偏移值比规约形式的浮点数的指数偏移值小1。如float偏移量是127,则对应非规约浮点数偏移量是126。
Java中float占4个字节,32bit。计算范围公式为 S* (2^(E-127))*(1.M) ,其中S占一位是符号位,E所占8bit是指数位(E存储时偏移了127),M占23位是尾数位。
从IEEE754规范规约浮点数定义中我们了解到,对于float指数的范围是[1,254],所以float最大值:

即float取值范围是:
double的最大值:

即double取值范围是:
这里有三个特殊值需要指出:
此处e指的是存储指数的比特的长度。
以上规则,总结如下:
| 形式 | 指数 | float指数 | double指数 | 小数部分 |
|---|---|---|---|---|
| 零 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 非规约形式 | 0 | 0 | 0 | 大于0小于1 |
| 规约形式 | 1到 ![]() | [1,254] | [1,2046] | 大于等于1小于2 |
| 无穷 | ![]() | 255 | 2045 | 0 |
| NaN | ![]() | 255 | 2045 | 非0 |
参考资料:
80x86汇编语言与计算机体系结构(戴默)P14