將17.625換算成 float型。
首先，將17.625換算成二進位制位：10001.101 ( 0.625 = 0.5+0.125, 0.5即 1/2, 0.125即 1/8 如果不會將小數部分轉換成二進位制，請參考其他書籍。) 再將 10001.101 向右移，直到小數點前只剩一位 成了 1.0001101 x 2的4次方（因為右移了4位）。此時 我們的底數m和指數e就出來了：
底數部分m，因為小數點前必為1，所以ieee規定只記錄小數點後的就好，所以此處底數為 0001101 。
指數部分e，實際為4，但須加上127，固為131，即二進位制數 10000011
符號部分s，由於是正數，所以s為0.
在float中，符號位佔1-bit，指數部分佔8-bit，底數部分佔23-bit。
綜上所述，17.625的 float 儲存格式就是：
0 10000011 00011010000000000000000
轉換成16進製制：0x41 8d 00 00
根據指數字的值，被編碼的值可以分為三種不同的情況，即，規格化值、非規格化值、特殊數值。當指數部分不全為 0 且不全為 1 時，屬於規格化值；當指數字全為 0 時，屬於非規格化值；當指數字全為 1 時，屬於特殊數值。
非規格化值有兩個目的。首先提供了一種表示數值 0 的方法。當小數字也全為 0 時，可以根據符號位的不同表示 +0.0 和 -0.0 。另外乙個功能是用來表示那些非常接近 0.0 的數，使用逐漸下溢位（ gradual underflow ）的方法實現這個屬性。當指數字全為1時，則被編碼的值為特殊數值，而小數字全為 0 時，可以表示正無窮大和負無窮大。當小數字為非零時，結果值被稱為 nan 。
因為表示方法限制了浮點數的範圍和精度，所以浮點運算只能近似地表示實數運算。系統需要使用「最接近」匹配值的值儲存浮點值，這就是捨入（ rounding ）運算的任務。 ieee 規定了四種捨入方式，預設的方式是向偶數捨入，也叫向最接近的值捨入。
const
float epsinon = 0.000001;
if ((x >= - epsinon) && (x <= epsinon))/*判斷浮點數x是否為0*/
float的指數字有8位，而double的指數字有11位，分布如下：
在float中，指數部分須加上127，而在double中，指數部分須加上1023
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