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说明
- float64 == 8 字节 == 64bit == 只能精确表达 18446744073709552000(2^64) 个数字
- float32 == 4 字节 == 32bit == 只能精确表达 4294967296(2^32) 个数字
取值范围
- float64 最大值大约是 1.8e308 （ 18 后面 307 个 0 ）
- float32 最大值大约是 3.4e38 （ 34 后面 37 个 0 ）
- 即使忽略小数，负数 从 0 到这个最大值都已经远远超出其能精确表达的数字了
- 所以它们只能取接近的数字
- 或者说他们的表达不是连续的 例如 1 4 8 15 当值是 7 时就会取最接近的值 8
 | 1 yayiji 2022-07-13 00:35:07 +08:00 via Android  3 用范围容易理解，但我总喜欢另一个角度，就是数制 比如，十进制的 0.1 在二进制中是个无限循环小数，所以使用有限的二进制无论如何也无法精确表示 0.1 也即是说，即便不考虑范围问题，对于很多确定十进制小数二进制也无能为力，比如说，麻烦用二进制精确存储 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 这五个数吧 |
| 4 yayiji 2022-07-13 00:55:53 +08:00 via Android @8520ccc 因为还有数制本身的问题，比如说，我只想存十进制的 0.1 ，其他数不考虑了，这时仍然无法精确存储 |
 | 5 yeqizhang 2022-07-13 00:58:02 +08:00 via Android 用的了这么复杂么，精度缺失不就是一句话: 因为算出来的都是近似值。只是 float 定的规则，长度固定的情况下，小数点前面越长，小数点后面位数就越短，偏差就会越来越大。 你算出来是 2^64 也是不对的，肯定不止这么点的。用的科学表示法，能表达的数值的数量你以为跟整形能算的出来？ |
| 6 yeqizhang 2022-07-13 01:00:23 +08:00 via Android 额，我看错了，你说的二进制的个数呀，那是我说错了 |
 | 8 Jooooooooo 2022-07-13 01:07:19 +08:00 真的不如 "一个有限十进制小数无法用有限二进制小数" 表达来的简单 按照你这个说法, 很难解释出 0.1+0.2 怎么不等于 0.3 呢 |
 | 9 hsfzxjy 2022-07-13 01:07:48 +08:00 via Android 感觉不同人的盲点还是不一样的。有的人就是知道了浮点数不能表示所有实数，但还是迷惑「哎呀 0.1 这么简单的数怎么就不能表示」。这时就要和他用进制解释。 |
 | 10 haolongsun 2022-07-13 01:12:14 +08:00 复习一下 IEEE754 标准，不知道肯定大学计组不过关，推荐 csapp 。 |
 | 11 hxysnail nbsp; 2022-07-13 08:27:06 +08:00 想要回答这个问题，需要理解 IEEE754 ，它采用科学计数法，位数是有限的。而 0.1 在二进制中，是一个无穷的循环小数，没有办法用科学计数法精确表示。 https://fasionchan.com/posts/ieee754-traps/ |
 | 12 AV1 2022-07-13 09:42:22 +08:00 我感觉大家把两件事混在一起谈了。 一是，一个数在十进制下是有限小数，但在二进制下是无限小数，导致浮点数无法精确表示对应的十进制数。 二是，浮点数所表达的数字，它的绝对值越大，精度越低。以至于当它要表达的数字超过 MAX_SAFE_INTEGER 或 MIN_SAFE_INTEGER 之后，连整数都不能精确表达了。 |
 | 13 momocraft 2022-07-13 10:10:29 +08:00 显然可以有一种格式存储在二进制下无限循环的有理数 ieee754 无能为力 不是"二进制无能为力" |
 | 14 zmal 2022-07-13 11:01:26 +08:00 不简单不明了，解释还是错的。 |
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