第149章真正深入了解NBT-3

在上一章，我们讲完了nbt数据类型中数值类型中的整形形式。按照作者我归纳的：

[字符]

字符串（string）

[数值]

{整形}

字节型（byte：b）

短整型（short：s）

整型（int：i）

长整型（long：l）

{浮点型（小数）}

单精度浮点型（float：f）

双精度浮点型（double：d）

[数据]

复合标签（compound）

列表（list）

[数组]

字节型数组（bytearray：[b]）

整型数组（intarray：[i]）

长整型数组（longarray：[l]）

接下来就应该是小数（浮点数）了。

小数有两种数据类型，这两种类型我们都已经在之前的章节接触过，即：

单精度浮点型（float：f）

双精度浮点型（double：d）

在第一百三十二章，作者就讲过单精度浮点型和双精度浮点型的占用空间，即：

单精度浮点型——占用空间：32位（4字节）

双精度浮点型——占用空间：64位（8字节）

同时我也提了这两个类型的数值范围：

单精度浮点型：-3.4x10³⁸～3.4x10³⁸

双精度浮点型：-1.79769313486232x10³⁰⁸～1.79769313486232x10³⁰⁸

经过了上一章的了解，我们已经知道同样是32位占用空间的long长整形，它的数值范围达到了：

-(2⁶³)~2⁶³-1

即：-922'3372'0368'5477'5808~922'3372'0368'5477'5807

但单精度浮点型却达到了：

-340'0000'0000'0000'0000'0000'0000'0000'0000'0000~340'0000'0000'0000'0000'0000'0000'0000'0000'0000（负三百四十涧至三百四十涧[注：一涧为万沟，一沟为万穰，一穰为万秭，一秭为万垓，一垓为万京]）

为什么在相同的存储空间下，long长整形的数值范围才达到京的程度，而float单精度浮点型的数值范围却已经达到了涧的程度了呢？这到底是人性的扭曲还是道德的沦丧？

这还没完。我们知道，整数它规定一个最大范围，正负整数就都有其自己的最大值和最小值了。但小数不一样，你规定一个最大值，但它还可以无限增加它的小数位数，如：

1.76x10⁻⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹

这数虽然很小，但小到小数位数就有999'9999'9999'9999将近千兆位了。如果要表示这串数字，光是4b的空间是绝对不够的。所以，浮点数数值类型也有其自己的小数位数最大值：

单精度浮点型：45位小数位数

双精度浮点型：45位小数位数

看来小数位最大值都一样嘛。

刚才我们提了两个问题：

1.为什么在相同的空间下，long长整形的数值范围才达到京的程度，而float单精度浮点型的数值范围却已经达到了涧的程度了呢？

2.这到底是人性的扭曲还是道德的沦丧？

首先我们来解答第一个问题。

其实，不管是什么浮点数，管他是单精度、双精度还是三精度，它们都有一个标准，这个标准就是：ieee754-2008（ieee二进位浮点数算术标准）

这个标准规定了很多东西，想深入了解的话可以去百度百科上，这里就不细讲了。

其中，最重要的也是最简单的莫过于一个公式：

value=signbitxexponentbiasxfraction

即一个浮点数，等于符号位乘以指数偏移值再乘以分数值。