我读过关于双精度和单精度之间的区别。然而，在大多数情况下，float和double似乎是可互换的，即使用其中一个似乎不会影响结果。事实真的如此吗?什么时候浮点数和双精度数可以互换?它们之间有什么区别?
当前回答
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。)
其他回答
以下是标准C99 (ISO-IEC 9899 6.2.5§10)或c++ 2003 (ISO-IEC 14882-2003 3.1.9§8)标准所说的:
浮点数有三种类型:浮点数、双精度浮点数和长双精度浮点数。double类型提供的精度至少与float类型相同，long double类型提供的精度至少与double类型相同。float类型的值集是double类型值集的子集;double类型的值集是long double类型值集的子集。
c++标准增加了:
浮点类型的值表示是由实现定义的。
我建议你看一看优秀的《每个计算机科学家都应该知道浮点算术》，它深入介绍了IEEE浮点标准。您将了解表示细节，并将意识到在量级和精度之间存在权衡。浮点表示的精度随着幅度的减小而增加，因此-1到1之间的浮点数具有最高的精度。
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。
给定二次方程:x2−4.0000000 x + 3.9999999 = 0, 10位有效数字的精确根为:r1 = 2.000316228, r2 = 1.999683772。
使用float和double，我们可以编写一个测试程序:
#include <stdio.h>
#include <math.h>
void dbl_solve(double a, double b, double c)
{
double d = b*b - 4.0*a*c;
double sd = sqrt(d);
double r1 = (-b + sd) / (2.0*a);
double r2 = (-b - sd) / (2.0*a);
printf("%.5f\t%.5f\n", r1, r2);
}
void flt_solve(float a, float b, float c)
{
float d = b*b - 4.0f*a*c;
float sd = sqrtf(d);
float r1 = (-b + sd) / (2.0f*a);
float r2 = (-b - sd) / (2.0f*a);
printf("%.5f\t%.5f\n", r1, r2);
}
int main(void)
{
float fa = 1.0f;
float fb = -4.0000000f;
float fc = 3.9999999f;
double da = 1.0;
double db = -4.0000000;
double dc = 3.9999999;
flt_solve(fa, fb, fc);
dbl_solve(da, db, dc);
return 0;
}
运行程序得到:
2.00000 2.00000
2.00032 1.99968
注意，这些数字并不大，但是使用float仍然可以得到抵消效果。
(事实上，上面的方法并不是用单精度浮点数或双精度浮点数求解二次方程的最佳方法，但即使使用更稳定的方法，答案也不会改变。)
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。
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。
