写在前面：本文要求对浮点的编码表示已有一定基础，如果对「IEEE 754」这一个词组不熟悉，请勿继续阅读，以免浪费时间。
重温 ICS，又学习了一遍计算机中的浮点数的编码表示，似乎又有了一些新的理解。
先来复习一下基本知识：对于一个浮点数，计算机采用「科学计数法」去表示：
(S) 表示这个数的符号。其中 (M) 总是为 1.xxxxx 这种形式（ x 代表 0/1 ），(E) 是指数。
好了，下面正式「复习」IEEE 754 浮点数标准。
浮点数编码
在 IEEE 754 标准当中，float 采用 32 bit 去保存，double 采用 64 bit 保存，格式如下：
float
---------------------------
| S | exp | frac |
| 1 | 8 | 23 |
---------------------------
double
----------------------------
| S | exp | frac |
| 1 | 11 | 52 |
----------------------------
exp 为指数，frac 为尾数，S 为符号位。其数值表示：(value = 1.frac imes 2^{E} imes(-1)^{S}) 。其中，(E) 与 exp 相关，二者的值并不相等（什么关系可以看下面）。
这里为什么是 1.frac 呢？因为对于任意的二进制小数表示，总是可以化为 (1.frac imes 2^{E}) 的形式。例如，(10.01 = 1.001 imes 2^1) ，(0.000101 = 1.01 imes 2^{-4}) 。所以只需要记录 小数点后的尾数 即可（节省了 1 bit ，这也体现了计算机系统的设计哲学：尽最大努力进行优化）。
对于 (1.0101 imes 2^{-4}) ，易知 frac = 0101 ，需要注意的是，在内存中，frac 的域从高位到低位，分别是 0101 0000 0000 0000 0000 000 。不足 23 位，后面的所有 bit 设置为 0 。
值得重新「复习」的是 exp 这一部分。
对于 exp 来说，任何时候我们都把解释为无符号数，并且保留 2 种特殊情况：
exp == 0x00：表示非规格化浮点数 (Denormalized Number) 。exp == 0xff：表示 2 种特殊值（后面会进一步陈述）。
8 bit 的无符号数，去除最大的全 0 ，和最小的全 1 ，其取值范围为 ([1,254]) 。显然，这无法表示 (1.01 imes 2^{-4}) 这种负指数的情况。因此，在 ([1,254]) 区间内，需要对这些数值平均分配，做一次映射，一半表示负指数，一半表示正指数，因此有：
为什么是 127 呢？因为 ([1,254]) 有 254 个数，127 是 254 的一半，刚好一半表示负指数，一半表示正指数。因此 (E) 的取值范围为：
127 就是所谓的偏置常数 (bias) ，其数值由下面公式计算所得：
其中 (k) 是 exp 的比特位数。因此 float 的 (bias) 是 127 ，double 的 (bias) 是 1023 。
综上所述，对于一个规格化的比特串，应采用下面的公式转换为二进制表示的小数：
Aside
为什么不把exp看作是有符号数？这样采取补码的方式去记录，不就能直接表示正负指数？这是为了方便在硬件层面比较
float和double。对于正浮点数a和b，就可以从高位到低位进行比较，规则与unsigned int一模一样，如果存在bit(a,i) > bit(b,i), i=31...0，那么就说明 (a>b) 。如果将
exp采用补码的方式，那么在比较 2 个浮点数时，除了要比较float的符号位，还需要对exp的符号位进行比较。
考虑到比特串 0x00000000 ，可以得到 s = 0, exp = 0x00, frac = 0...0 ，如果不考虑非规格化数的特殊规则 ，即不保留 exp = 0x00 这种特殊情况，(E = exp - 127 = -127) ，对应的数值应当为 (1.0 imes 2^{-127}) ，但很不幸，这应当是 +0 的编码。因此，我们才需要引入非规格化数，并且重新解释 exp 和 frac 。换句话说，如果我们不引入非规格化数，我们就无法在 float 中表示数值 0 ，因为我们的 frac 总是隐含为 1.frac 。
Aside
为什么要强调是+0呢？因为在「IEEE 754」标准当中，
+0和-0虽然都是0，但在科学计算的某些特殊场合，它们是表示不同的含义的，因此给0保留了这 2 种编码（可参考 CSAPP 的 2.4 小节）。
好了，我们回到 exp 的特殊情况：
-
exp = 0x00：表示非规格化浮点数此时，(E = 1 - bias) ，而不是 (0-bias) 。
frac应该解释为0.xxxxx这种形式，而不是1.xxxxx（后面解释原因）。实质上相当于小数点左移一位 ，指数exp加一作为「补偿」。 -
exp = 0xff：表示 2 种特殊值- 当
frac = 0时，表示 (+infty) 或者 (-infty) ，与之做运算会 overflow 。例如，1.0/0.0和-1.0/0属于这种情况。 - 当
frac != 0时，表示 NaN (Not A Number) 。例如，(sqrt(-1), infty imes 0, infty - infty) 属于此类情况。
- 当
引入「非规格化数」之后，就解决了 0 的编码问题。对于 0x00000000 ，可得 exp = 0x00, frac = 0...0 ，因此 (E=1-127=-126) ，所以 (val = 0.frac imes 2^E = 0.0...0 imes 2^{-126} = 0) 。
实际上，「非规格化数」的引入还有一个好处：实现最大非规格化数到最小规格化数的平滑转变 。
在 32 位 float 中，显然非规格化数的所有编码为：
s exp frac
0 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 000 => 0
0 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 001 => 0.00000000000000000000001
0 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 010 => 0.00000000000000000000010
...
0 0000 0000 1111 1111 1111 1111 1111 111 => 0.11111111111111111111111
最低位不断加 1 ，对应的数值变化是 (frac{1}{2^{23}}) ，这就使得非规格化数在 0 的附近是均匀分布的，具有 (gradual quad underflow) 的性质（后续我打算做一个图示来说明为什么引入「非规格化数」之后，float 的数值变化会更平滑）。