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。

使用浮点数时，您不能相信本地测试与在服务器端执行的测试完全相同。在本地系统和运行最终测试的地方，环境和编译器可能不同。我以前在一些TopCoder比赛中看到过这个问题很多次，特别是当你试图比较两个浮点数时。

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。

如果使用嵌入式处理，最终底层硬件(例如FPGA或某些特定的处理器/微控制器模型)将在硬件中优化实现float，而double将使用软件例程。因此，如果浮点数的精度足以满足需求，则使用浮点数执行程序的速度将比使用浮点数执行程序的速度快几倍。正如在其他答案中提到的，要小心累积错误。

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。

float类型，长度为32位，精度为7位。虽然它可以存储非常大或非常小的范围(+/- 3.4 * 10^38或* 10^-38)的值，但它只有7位有效数字。

类型double, 64位长，具有更大的范围(*10^+/-308)和15位精度。

类型long double名义上是80位，尽管给定的编译器/操作系统配对可能会将其存储为12-16字节以进行对齐。长双精度数的指数大得离谱，应该有19位精度。微软以其无限的智慧，将long double限制为8字节，与普通double相同。

一般来说，当需要浮点值/变量时，只需使用double类型。默认情况下，表达式中使用的字面浮点值将被视为双精度值，并且大多数返回浮点值的数学函数都会返回双精度值。如果只使用double，就可以省去很多麻烦和类型转换。