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整数和浮点数的区别
整数是指正整数、负整数和零，如-6、0、32 等。 
    浮点数是指带有有限位小数的有理数，如-10.8、0.00、25.01 等。
    整数既可以是整数，也可以是浮点数，例如255 是整数，而255.0 则是浮点数。
    整数运算，得到的结果是一个整数，并且计算结果中的小数部分将被忽略。例如：用整数运算时，100÷3＝33。
    浮点运算，得到的结果是一个浮点数，计算结果中的小数部分将保留下来。
    例如：用浮点运算时，100.0÷3.0=33.33333333。 
浮点式：
4.2×10^8=420000000
整数式：
42×1000000=420000000 浮点运算性能可以直观地反映一个cpu的计算能力，注意是“计算能力” 浮点数在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或**数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学记数法。 
浮点计算是指浮点数参与的运算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。 
一个浮点数a由两个数m和e来表示：a = m × be。在任意一个这样的系统中，我们选择一个基数b（记数系统的基）和精度p（即使用多少位来存储）。m（即尾数）是形如±d.ddd...ddd的p位数（每一位是一个介于0到b-1之间的整数，包括0和b-1）。如果m的**位是非0整数，m称作规格化的。有一些描述使用一个单独的符号位（s 代表+或者-）来表示正负，这样m必须是正的。e是指数。 
这种设计可以在某个固定长度的存储空间内表示**数无法表示的更大范围的数。 
例如，一个指数范围为±4的4位十进制浮点数可以用来表示43210，4.321或0.0004321，但是没有足够的精度来表示432.123和43212.3（必须近似为432.1和43210）。当然，实际使用的位数通常远大于4。  
此外，浮点数表示法通常还包括一些特别的数值：+∞和?6?1∞（正负无穷大）以及NaN（'Not a Number'）。无穷大用于数太大而无法表示的时候，NaN则指示非法操作或者无法定义的结果。
大部份计算机采用二进制（b=2）的表示方法。位(bit)是衡量浮点数所需存储空间的单位，通常为32位或64位，分别被叫作单精度和双精度。有一些计算机提供更大的浮点数，例如英特尔公司的浮点运算单元Intel8087协处理器（以及其被集成进x86处理器中的后代产品）提供80位长的浮点数，用于存储浮点运算的中间结果。还有一些系统提供128位的浮点数。 



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