整数与浮点数知识都在这里了
首先我们来讲一讲背景，整数在不同的平台下可能会有不同的大小，一般来说都是4个字节，也就是32位，但是在一些老的平台上可能会占用两个字节，也就是16位。这里指定整数就是32位的整数，然后对32位的整数的表示范围进行分析。
整数要分正数和负数，但是对于一个无符号整数来说，他只有正，标准中是用第一位标志正负，0代表正，1代表负。因为无符号整数不用一位去标识，所以对于无符号整数来说，所有位数为都为1即为最大，都为0为最小。
对于一个位数为w的二进制数：
那么无符号整数计算方式为：
下面测验一下最大的无符号整数：
0b表示二进制。
与一般人的直觉不同，有符号整数的表示并不是单独用一位来表示正负，而是采用补码的方式最大限度的利用了所有的位数。
对于一个位数为w的二进制数： 补码计算方式为：
根据等比数列求和公式：补码最后一项的最大和 (所有 均为1时) 为： 所以在第一位为1时，就决定了这一定是一个负数，相反的，在第一位为0时，说明一定为正数，那么其表示范围为多少？做实验：
为什么要用补码的方式而不是像无符号整数那样计算，然后单独用一位表示正负呢？
如果我们用一位来表示正负，其他的按照无符号整数那么计算，那么0就会出现两次，浪费了一个数字的表示空间。
正如之前计算的一样：
以下内容的M, E, s皆遵从上述定义。
也就是说对于一个32位的浮点数float来说，他有一位是符号位，23位是尾数位，8位为阶码位。对于一个64位的double浮点数来说他有一位是符号位，52位是尾数位，11位阶码位。
可以看到，尾数位越多，那么这个浮点数能表示的数字就越精确，如果阶码位越多，那么浮点数能表示的范围就越大，但是同样的，它能表示的这个不连续区间的间隔就越大， 说白了计算机是用一系列固定数量的离散点描述浮点数，离散点个数是确定的，如果想表示更大的浮点数，就得接受离散点之间的相对举例增大，也就是说浮点数不够精确。
下面以单精度浮点数为例，解释一下具体的浮点数计算，双精度浮点数和单精度浮点数大同小异。
先来说一说阶码，如果不用符号位或者补码的方式，那就是没有正负的，对于指数来说，负指数代表的是除法，只有这样才会出现浮点数，IEEE754标准人为的规定了一个偏移值，阶码的 计算值减去这个偏移值 才是真实的阶码值。
这里有一个小工具： IIEEE754计算器
对于32位浮点数： ,
阶码全为0和全为1是两种特殊情况，会走不同的逻辑： 所以阶码本身的范围为：
阶码的实际表示范围为： ，
假设尾数值的二进制转十进制值为 ，那么实际值 ，例如：
或许你注意到了，按照之前的表示方式，0是没有办法精确表示的，对于一个32位的正浮点数，最接近0的数为：
,问题很大。
所以指定了，当阶码位全为0时，走入非规格化逻辑：
阶码位全为1时为特殊情况：
最后以一个小例子结尾：
如果以较高精度输出 ，f会是准确值吗？
浮点数并不像整数那样可靠，所以在计算浮点数的时候，你的加减乘除的顺序可能就会得到不同的计算结果，所以对待浮点数一定要谨慎，在对浮点数精度要求比较高的情况下，可以考虑使用BigDecimal。
