我們知道整數型別沒有精度丟失的問題，但是浮點數有精度丟失的問題，下面我們來**一下其精度丟失的原因所在。
浮點數，分單精度（float）和雙精度（double）：
float ，介於 -3.402823e38 和 +3.402823e38 之間的32位數字；
double ，介於 -1.79769313486232e308 和 +1.79769313486232e308 之間的64位數字；
我們知道，計算機只識別 0 和 1，所以數值都是以二進位制的方式儲存在記憶體中的。
所以要知道數值在記憶體中是如何儲存的，需先將數值轉為二進位制
根據 ieee 754 標準，任意乙個二進位制浮點數 v 均可表示為：v = (-1 ^ s) * m * (2 ^ e)。
其中 s ∈ ；m ∈ [1, 2)；e 表示偏移指數。
具體浮點數的 ieee 754表示方法在我之前的部落格有所講解，不清楚的可以檢視，這裡就不解釋了。
我們先**一下int 和 float同樣都是用32位表示，但是為什麼float範圍就比int大很多呢？
int取值範圍：-2147483648~2147483647，遠遠不足float： -3.402823e38 ~+3.402823e38
我們知道int數值是連續且等分的，而float數值是跳躍的，並且間隔不一定相等。都是用32位表示，也就是說int和float可儲存數值的最大數量是相等的，為2的32次方。
文字理解有點抽象，下面我們上圖來看
作的圖不夠嚴謹，但是大概意思我們可以看到，在負數值範圍內，float可以表示更加精確的數（圖中較為密集的部分），但是在正數範圍中，float表示的就不如int精確了，並且float數值不是等分表示的，這就造成了float的精度丟失。
這樣應該就能理解浮點數精度丟失的原因了，其實最根本原因還是計算機只能採取二進位制儲存資料
浮點數精度丟失問題
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