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（Combr /ound）

　　列表（List）

　　[数组]

　　字节型数组（Byte Array：[B]）

　　整型数组（Int Array：[I]）

　　长整型数组（Long Array：[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：-3.4×10³⁸～3.4×10³⁸

　　双精度浮点型：-1.79769313486232×10³⁰⁸～1.79769313486232×10³⁰⁸

　　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：

　　1.76×10⁻⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹⁹

　　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：IEEE 754-2008（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=sign bit×exbr /onent bias×fraction

　　即一个浮点数，等于符号位乘以指数偏移值再乘以分数值。

　　看不懂是吧？其实，浮点数的表示方法就是用到了我们在学前班就学到过的“科学计数法”。

　　比如我们的单精度浮点型，它的32个位分别是：

　　0'00000000'00000000000000000000000

　　（符号位:1）'（阶码:8）'（尾数:23）

　　看来还是看不懂啊。算了，总之，是因为浮点数采用了科学计数法的方式来存储，才可以在32位的空间内塞入这么大的数值。

　　这就是第一个问题的答案。

　　第二个问题的答案就非常简单了，是：无法确定，因为人类的情绪是无法用语言准确表达出来的，最多也只能表达个大概。

　　现在我们知道浮点数使用的是科学计数法来存储。这种存储方法有利也有弊：利在于可存储数值的范围扩大了很多；但弊也有，就是能准确存储的数值范围缩小了。

　　啥意思呢？刚才说过，Long长整形的数值范围是：

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

　　在这个范围内，存储的数值都是非常准确的，不会你给了个在这个范围内的数，计算机就在后台为了方便给你这个数四舍五入或者砍了几个0。因此，我们就把这个Long长整形的数值范围又叫做Long长整形的有效数值范围。

　　但浮点数就不一样了，由于使用科学计数法存储，导致数值范围看起来很大，但实际有效数值范围只有那么一点点：

　　单精度浮点型：7位（整数）

　　双精度浮点型：16位（整数）

　　对比一下Long长整形的有效数值范围：19位（整数）

　　哦天哪！这浮点数，就像是MC的真区块和假区块一样——别看MC边长可以达到21'4748'3647×21'4748'3647，实际上有效游玩范围只有2999'9999×2999'9999，出去了就各种BUG、特性、崩坏，可能时不时还跳出个桌面。

　　这就告诉了我们一个人间真理：

　　很多时候，国产游戏广告的内容看起来很牛逼，实际上真实游戏内容只有宣传其中的1%都不到。

　　嗯，这很资本家。

　　好了，回到正题。我们目前已经知道了两个浮点型的数值范围、小数位数最大值、有效数值范围和占用存储空间。但别忘了，很多NBT数据类型都有类型字母的，我们的两个浮点型也不例外，都有自己的字母：

　　单精度浮点型：f

　　双精度浮点型：d

　　具体用法就不再多说了。

　　我们知道，浮点数是可以表示整数也可以表示小数的。那么在表示整数时，我们要不要加上小数点呢？

　　答案是加不加都可以，当然最好是加上。

　　总而言之，两个浮点型的特性分别是——

　　单精度浮点型：

　　1.数值范围为-3.4×10³⁸～3.4×10³⁸

　　2.占用空间32位（4字节）

　　3.使用IEEE 754-2008标准

　　4.小数位数最大值位45位

　　5.有效数值范围为7位整数

　　6.类型字母位f

　　7.小数部分都为0时（即值为整数），可不加小数点，但最好要加上。

　　双精度浮点型：

　　1.数值范围为-1.79769313486232×10³⁰⁸～1.79769313486232×10³⁰⁸

　　2.占用空间64位（8字节）

　　3.使用IEEE 754-2008标准

　　4.小数位数最大值位45位

　　5.有效数值范围为16位整数

　　6.类型字母位d

　　7.小数部分都为0时（即值为整数），可不加小数点，但最好要加上。