浮点数float、double的存储原理

浮点数在计算机内的存储分为三部分

符号位 （第1位）
指数部分
尾数部分（在二进制下保证在1-2之间，开头都是1可以截掉）

这种结构也导致浮点数之间的运算较慢，并提高了浮点型的范围

并不是位数越多越慢，在有些机器上double计算要快于float，这些并没有统一标准

1.运算时舍入误差

注意：
仅在运算时出现误差，浮点数在一定位数之后一旦进行 + - * / 等运算，会导致出现极其微小的误差

但是：
如果直接让 float a = 2; a==2 会是true
一旦进行运算，则会出现不可控的误差

float a = 100;

if( Math.Abs( a-100 ) < 0.00001f )
{
	//判断a和100近似相等
}

2.部分语言表示大数时精度丢失

float 使用指数-尾数形式表示数值。
如果允许指数部分的位数不限,虽然可以表示更大的数,但是会降低数值的分辨率。
举个例子:

float 制定了 8 bit 来表示指数部分,既能表示很大的数,又能保证较高的数值分辨率。
如果指数部分超过8位，可能会占用小数位表示指数，这样就可以表示非常大的数，甚至能做到远超long，但是会降低小数位的精度。
这也是”浮点“的由来，浮动的小数点

在C语言中，至少会保证6位的有效数字，无需担心精度问题。