二进制指数在计算机中的存储方式主要通过 偏移量编码实现，这是 IEEE 754 浮点数标准的核心机制。以下是具体说明：
一、偏移量编码原理
指数范围扩展 二进制补码表示中，直接用固定位数表示负数会浪费位数且复杂度较高。例如，11位二进制补码可表示-128到127的范围，但实际需要表示-32768到32767的范围（双精度浮点数）。为解决这个问题，采用偏移量编码，将指数范围平移127位（对于双精度浮点数）。
偏移量选择
选择127作为偏移量是因为双精度浮点数有11位指数位，$2^{11} = 2048$，而$2048 - 127 = 1921$，接近$2^{13}$，可以覆盖大部分实际需要的指数范围。
存储方式
- 存储时将实际指数加上127后，用11位二进制表示；
- 读取时需从存储值中减去127得到实际指数。
二、存储结构示例
以双精度浮点数（64位）为例：
符号位： 1位，表示正负（0为正，1为负） 指数位
尾数位：52位，表示浮点数的有效数字（遵循规格化形式，隐含1.0）
三、示例说明
正数存储 例如10.625，其二进制表示为$1.0101010 times 2^3$。存储时：
- 符号位：0（正数）
- 指数位：$130_{10} = 10000010_2$（11位）
- 尾数位：01010100（52位，隐含1.0）
负数存储
例如-12.25，其二进制表示为$-1.5625 times 2^3$。存储时：
- 符号位：1（负数）
- 指数位：$-130_{10} + 127 = -3_{10} = 11111101_2$（11位）
- 尾数位：10011100（52位，隐含-1.5625）
四、注意事项
指数范围： 双精度浮点数可表示约$1.18 times 10^{-308}$到$1.79 times 10^{308}$的数值； 精度限制
通过偏移量编码，既简化了负指数表示，又兼顾了计算效率，是现代计算机浮点数运算的基础。