了解 Float 和 Double 數(shù)據(jù)類型之間的差異
雖然“float”和“double”在某些情況下似乎可以互換，但它們具有顯著的潛在差異可能會影響計算的準確性和可靠性。
精度和準確度
顧名思義，“double”提供的精度是“float”的兩倍。雙精度存儲 15 位小數(shù)，而浮點存儲 7 位。這種精度差異對于涉及重復計算或處理非常大或很小的數(shù)字的操作具有至關重要的影響。
示例：
float a = 1.f / 81;
float b = 0;
for (int i = 0; i < 729; ++ i)
b += a;
printf("%.7g\n", b); // prints 9.000023
在此示例中，使用“float”在對 729 求和 1/81 時會導致截斷錯誤迭代。然而，使用“double”：
double a = 1.0 / 81;
double b = 0;
for (int i = 0; i < 729; ++ i)
b += a;
printf("%.15g\n", b); // prints 8.99999999999996
展示了 double 的卓越精度，從而產(chǎn)生更準確的結(jié)果。
范圍和限制
“float”可以表示的最大值約為 3e38，而“double”可以存儲的值最多為1.7e308。這種差異意味著使用“float”會增加在執(zhí)行大數(shù)運算時遇到“無窮大”值的可能性。
使用建議
在大多數(shù)情況下，雙精度由于精度和范圍得到提高，因此優(yōu)于浮點精度。但是，在某些情況下單精度就足夠了，例如：
- 存儲精度要求有限的小型或中等大小的數(shù)字。
- 執(zhí)行精度損失不顯著的計算.
需要注意的是，即使是雙精度也不能保證絕對精度，因為固有的舍入誤差會影響所有浮點計算。對于需要高精度的關鍵操作，請考慮使用整數(shù)或分數(shù)類型。
其他提示：
- 避免使用 = 對大量浮點求和數(shù)字，因為錯誤會迅速累積。使用專門的求和算法，例如 fsum (Python) 或 Kahan 求和算法。
以上是浮點型與雙精度型：什么時候應該選擇雙精度來進行精確計算？的詳細內(nèi)容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！
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