Java中的小數使用double和float表示，小數屬於浮點型（默認爲double）。
對於float型的值,則要在數字後加f或F，如12.3F，它在機器中佔32位，4個字節來存儲，表示精度較低。double是64位。
那麼一個小數在Java中是如何存儲的呢？
1.Java語言中，float類型數字在計算機中的存儲遵循IEEE-754格式標準：
（1）一個浮點數有3部分組成：符號位，指數部分e和底數部分m。
（2）浮點數需要用二進制來表示，所以底數m部分：使用二進制數來表示此浮點數的實際值。
（3）指數可正可負，所以，IEEE規定，此處算出的次方必須減去127纔是真正的指數。因此指數部分有偏移量（float爲127， double爲1023）所以，float類型的指數可從-126到128。
（4）float類型符號位佔1位，指數部分佔用8bit(1個字節)的二進制數，可表示數值範圍爲0-255，尾數佔23位（因爲規格化表示，小數點左邊的就是最高位一定爲1，最高位省去不存儲，在存儲中佔23bit，實際有24位精度）
（5）double類型符號位佔1位，指數部分佔11位，尾數佔52位（因爲規格化表示，小數點左邊一定爲1，所以實際有53位精度）
根據上面的描述。浮點數科學計數法的個數如下：
SEEEEEEE EMMMMMMM MMMMMMMM MMMMMMMM
S表示浮點數正負；E表示指數加上127後的值後得二進制數據；M表示底數。
下面舉兩個例子看下小數在Java中的存儲過程。
（1）17.625在內存中的存儲爲：
<1>首先要把17.625換算成二進制：10001.101
整數部分換算成二進制：整數遞歸的除以2，直到商爲0，餘數反轉。（即：模2取餘法）
17 / 2 = 8 --- 1
8 / 2 = 4 --- 0
4 / 2 = 2 --- 0
2 / 2 = 1 --- 0
1 / 2 = 0 --- 1
小數部分：乘以2，直到乘位爲0，進位順序取。（即：乘2取整法）
按如下算法進行：
1）首先給小數部分乘2，得到的數，如果小數點前爲1；則計1，爲0，則計0。
2）再對剩下的小數部分乘2，再計出1或0。
3）重複以上步驟，直至達到需要的精度。
0.625 x 2 = 1.3 --- 計爲1
0.3 x 2 = 0.6 --- 計爲0
0.6 x 2 = 1.2 --- 計爲1
0.2 x 2 = 0.4 --- 計爲0
......（算到需要的精度爲止）
再例如：
0.5 x 2 = 1.0 --- 計爲1
0 x 2 = 0 --- 結束
所以：0.5(D) = 0.1(B)
十進制 二進制
<2>得到17.625的二進制，再將10001.101右移，直到小數點前只剩1位：
1.0001101 * 2^4，右移了四位，這個時候，二進制的底數和指數就出來了。
底數：因爲小數點前必爲1，所以IEEE規定只記錄小數點後的就好。所以，此處的底數爲：0001101，
指數：實際爲4，必須加上127(轉出的時候，減去127)，所以爲131。也就是10000011，
符號部分是正數，所以是0。
綜上所述，17.625在內存中的存儲格式是：0（符號位）1000001 1（指數）0001101 00000000 00000000（底數）
（2）再看一個例子float 0.6
<1>把十進制轉2進制
0.6的二進制表示（乘2取整，順序表示）：.1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 ... 無限循環下去。
<2>計算尾數部分
把.1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 ...規格化表示（小數點移到第一個非0書右邊）就是：
1.001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 ...，右移了1位。
由於規格化表示的數小數點左邊一定爲1，把這個1捨棄，並保留float尾數能表示的23位，最終尾數部分是：
001 1001 1001 1001 1001 1001
<3>計算指數部分： 由於計算尾數時右移了1位，相當於乘以2的負1次，所以指數爲-1，加上float偏移量127，最後指數爲126， 二進制表示爲 0111 1110
<4>符號部分： 0.6爲正數，符號位爲0
最終0.6在計算機中的表示就是：
符號位 指數 尾數
0 0111 1110 001 1001 1001 1001 1001 1001
（3）現在再從這個2進制來計算10進制數：(尾數*2的指數 )
符號位0--> 爲正
指數 0111 1110：爲126, 減去偏移量127，結果爲-1.
尾數 001 1001 1001 1001 1001 1001: 規格化的時候小數點左邊去掉了一個1，現在加上：
1.001 1001 1001 1001 1001 1001，轉爲10進制就是：
1*2^0 + 1*2^-3 + 1*2^-4 + .....= 1.19999992847442626953125
1.19999992847442626953125 * （2^-1） = 0.599999964237213134765625
所以最終結果是一個無限接近於0.6而不能精確表示0.6。在計算機中浮點數就是表示的近似值。