巨大的差异。

顾名思义，double的精度是浮点数[1]的2倍。一般来说，double有15个十进制数字的精度，而float有7个。

下面是如何计算位数的:

Double有52个尾数位+ 1个隐藏位:log(253)÷log(10) = 15.95位 浮点数有23个尾数位+ 1个隐藏位:log(224)÷log(10) = 7.22位数字

当重复计算时，这种精度损失可能导致更大的截断误差累积。

float a = 1.f / 81;
float b = 0;
for (int i = 0; i < 729; ++ i)
    b += a;
printf("%.7g\n", b); // prints 9.000023

而

double a = 1.0 / 81;
double b = 0;
for (int i = 0; i < 729; ++ i)
    b += a;
printf("%.15g\n", b); // prints 8.99999999999996

同样，float的最大值约为3e38，但double约为1.7e308，因此对于一些简单的事情，使用float可以比double更容易达到“无穷大”(即一个特殊的浮点数)，例如计算60的阶乘。

在测试期间，可能有一些测试用例包含这些巨大的数字，如果使用浮点数，可能会导致程序失败。

当然，有时，即使是双精度也不够精确，因此我们有时会有长双精度[1](上面的例子在Mac上给出了9.000000000000000066)，但所有浮点类型都有四舍五入错误，所以如果精度非常重要(例如货币处理)，你应该使用int或分数类。

此外，不要使用+=对大量浮点数求和，因为错误很快就会累积起来。如果使用Python，请使用fsum。否则，尝试实现Kahan求和算法。

[1]: C和c++标准没有指定float、double和long double的表示方式。这三种方法都有可能实现为IEEE双精度。然而，对于大多数架构(gcc, MSVC;x86, x64, ARM) float确实是IEEE单精度浮点数(binary32)， double是IEEE双精度浮点数(binary64)。

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》。

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。

有三种浮点类型:

浮动 双 长两倍

一个简单的维恩图可以解释: 类型值的集合

内置比较操作的不同之处在于，当你用浮点数比较两个数字时，数据类型的差异(即浮点数或双精度数)可能会导致不同的结果。

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。