在这个wiki article中，它显示23位精度，8位表示指数，1表示符号
浮点类型中隐藏的第24位在哪里使得（23 + 1）为7个有效数字？
答案 0 :(得分：5)
浮点数通常是标准化的。例如，考虑科学记数法，因为我们大多数人都是在学校里学到的。您总是缩放指数，因此小数点前面只有一位数。例如，代替123.456，编写1.23456x10 2 。
计算机上的浮点通常以相同的方式处理（几乎 1 ）：数字被标准化，因此在二进制点之前恰好有一个数字（二进制点，因为大多数工作在二进制而不是十进制） 。但是有一个区别：在二进制的情况下，这意味着小数点之前的数字必须为1。由于它始终是1，因此不需要存储该位。为了在每个浮点数中保存一点存储空间，1位是隐含的而不是存储的。
与往常一样，情况只是比这更多。主要区别在于非规范化数字。例如，考虑一下，如果您使用的是科学记数法，但您只能使用-99到+99之间的指数。如果你想存储一个像1.234 * 10 -102 这样的数字，你就不能直接这样做，所以它可能只是向下舍入到0。
非规范化数字为您提供了解决这个问题的方法。使用非规范化数字，您将其存储为0.001234 * 10 -99 。假设（通常是计算机上的情况）尾数和指数的位数都是有限的，这会损失一些精度，但仍然可以避免抛弃所有精度并只是调用它{ {1}}。
1 从技术上讲，存在差异，但它们对所涉及的基本理解没有任何影响。
答案 1 :(得分：2)
真正的意义包括23 分数位在右边 二元点和隐式领导 位（在二进制点的左侧） 值为1，除非指数为 存储全零
很好地解释，按照惯例/设计，最后一位没有明确存储，而是通过规范表明它存在，除非一切都是0'os。
答案 2 :(得分：2)
在编写时，单精度浮点格式有一个符号位，八个指数位和23个有效位。设s是符号位，e是指数位，f是有效位。以下是各种位组合的含义：
如果e和f为零，则根据s是0还是1，对象为+0或-0。
如果e为零且f不为，则对象为（-1） s * 2 1-127 * 0.f. “0.f”表示写入0，周期和f的23位，然后将其解释为二进制数字。例如，0.011000 ......是3/8。这些是“次正规”数字。
如果0＆lt; e＆lt; 255，对象是（-1） s * 2 e-127 * 1.f. “1.f”类似于上面的“0.f”，除了从1开始而不是0开始。这是隐含位。大多数浮点数都采用这种格式;这些是“正常”数字。
如果e为255且f为零，则根据s是0还是1，对象为+无穷大或无穷大。
如果e为255且f不为零，则对象为NaN（非数字）。 NaN的f字段的含义取决于实现;它没有完全由标准规定。通常，如果第一位为零，则它是信令NaN;否则它是一个安静的NaN。