我刚刚遇到了一个错误，我花了很长时间才弄清楚，这可能会给你一个浮点精度的好例子。

#include <iostream>
#include <iomanip>

int main(){
  for(float t=0;t<1;t+=0.01){
     std::cout << std::fixed << std::setprecision(6) << t << std::endl;
  }
}

输出为

0.000000
0.010000
0.020000
0.030000
0.040000
0.050000
0.060000
0.070000
0.080000
0.090000
0.100000
0.110000
0.120000
0.130000
0.140000
0.150000
0.160000
0.170000
0.180000
0.190000
0.200000
0.210000
0.220000
0.230000
0.240000
0.250000
0.260000
0.270000
0.280000
0.290000
0.300000
0.310000
0.320000
0.330000
0.340000
0.350000
0.360000
0.370000
0.380000
0.390000
0.400000
0.410000
0.420000
0.430000
0.440000
0.450000
0.460000
0.470000
0.480000
0.490000
0.500000
0.510000
0.520000
0.530000
0.540000
0.550000
0.560000
0.570000
0.580000
0.590000
0.600000
0.610000
0.620000
0.630000
0.640000
0.650000
0.660000
0.670000
0.680000
0.690000
0.700000
0.710000
0.720000
0.730000
0.740000
0.750000
0.760000
0.770000
0.780000
0.790000
0.800000
0.810000
0.820000
0.830000
0.839999
0.849999
0.859999
0.869999
0.879999
0.889999
0.899999
0.909999
0.919999
0.929999
0.939999
0.949999
0.959999
0.969999
0.979999
0.989999
0.999999

正如你所看到的，在0.83之后，精度显著下降。

然而，如果我将t设为双倍，这样的问题就不会发生。

我花了五个小时才意识到这个小错误，它毁了我的程序。

双精度为64，单精度为64 (float)是32位。 double有一个更大的尾数(实数的整数位)。 任何不准确的地方都将在double中减小。

在数量上，正如其他答案所指出的，不同之处在于double类型的精度是float类型的两倍，范围是float类型的三倍(取决于你如何计算)。

但也许更重要的是质的差异。float类型具有良好的精度，无论您正在做什么，这通常都足够好。另一方面，Type double具有出色的精度，无论你在做什么，它几乎总是足够好。

结果是，几乎总是应该使用类型double，这一点并不广为人知。除非你有一些特别的需要，否则你几乎不应该使用float类型。

As everyone knows, "roundoff error" is often a problem when you're doing floating-point work. Roundoff error can be subtle, and difficult to track down, and difficult to fix. Most programmers don't have the time or expertise to track down and fix numerical errors in floating-point algorithms — because unfortunately, the details end up being different for every different algorithm. But type double has enough precision such that, much of the time, you don't have to worry. You'll get good results anyway. With type float, on the other hand, alarming-looking issues with roundoff crop up all the time.

And the thing that's not necessarily different between type float and double is execution speed. On most of today's general-purpose processors, arithmetic operations on type float and double take more or less exactly the same amount of time. Everything's done in parallel, so you don't pay a speed penalty for the greater range and precision of type double. That's why it's safe to make the recommendation that you should almost never use type float: Using double shouldn't cost you anything in speed, and it shouldn't cost you much in space, and it will almost definitely pay off handsomely in freedom from precision and roundoff error woes.

(尽管如此，当你在微控制器上进行嵌入式工作或编写针对GPU优化的代码时，你可能需要float类型的“特殊需求”之一。在这些处理器上，double类型可能会非常慢，或者几乎不存在，所以在这种情况下，程序员通常会选择float类型来提高速度，并可能为精度付出代价。)

浮点计算中涉及的数字的大小并不是最相关的事情。相关的是正在进行的计算。

从本质上讲，如果您正在执行计算，而结果是一个无理数或循环小数，那么当将该数字压缩到您正在使用的有限大小的数据结构中时，将会出现舍入错误。因为double是float大小的两倍，所以舍入误差会小很多。

测试可能特别使用可能导致这种错误的数字，因此测试您是否在代码中使用了适当的类型。

浮点数的精度比双精度数低。虽然你已经知道了，但为了更好地理解，请阅读《关于浮点算术我们应该知道什么》。

与整型(整数)不同，浮点数有小数点，双精度浮点数也有。 但两者之间的区别在于，double类型的细节是float类型的两倍，这意味着它的小数点后的数字可以是小数点后的两倍。