float和double有什么区别？
float和double在游戏⾏业肯定是⽤的很多的，虽然这是个很基础的问题，但是⾯试时被问到还是感觉说的不是很好。
所以还是总结⼀下：
float 单精度浮点数在机内占 4 个字节，⽤ 32 位⼆进制描述。
double 双精度浮点数在机内占 8 个字节，⽤ 64 位⼆进制描述。
浮点数在机内⽤指数型式表⽰，分解为：数符，尾数，指数符，指数四部分。
数符占 1 位⼆进制，表⽰数的正负。
指数符占 1 位⼆进制，表⽰指数的正负。
尾数表⽰浮点数有效数字，0.xxxxxxx, 但不存开头的 0 和点。
指数存指数的有效数字。
指数占多少位，尾数占多少位，由计算机系统决定。
可能是数符加尾数占 24 位，指数符加指数占 8 位 -- float。
数符加尾数占 48 位，指数符加指数占 16 位 -- double。
知道了这四部分的占位，按⼆进制估计⼤⼩范围，再换算为⼗进制，就是你想知道的数值范围。
对编程⼈员来说，double 和 float 的区别是 double 精度⾼，有效数字 16 位，float 精度 7 位。但 double 消耗内存是 float 的两倍，double 的运算速度⽐ float 慢得多，
C 语⾔中数学函数名称 double 和 float 不同，不要写错，能⽤单精度时不要⽤双精度（以省内存，加快运算速度）。
简单来说，Float 为单精度，内存中占 4 个字节，有效数位是 7 位（因为有正负，所以不是8位），在我的电脑且 VC++6.0 平台中默认显⽰是6位有效数字；double为双精度，占 8 个字节，有效数位是 16 位，但在我的电脑且 VC++6.0 平台中默认显⽰同样是 6 位有效数字
例⼦：在 C 和 C++ 中，如下赋值语句:
float a=0.1;
编译器报错：warning C4305: 'initializing' : truncation from 'const double ' to 'float '
原因：在 C/C++ 中（也不知道是不是就在 VC++ 中这样），上述语句等号右边 0.1，我们以为它是个 float，但是编译器却把它认为是个 double（因为⼩数默认是 double），所以要报这个 warning,⼀般改成 0.1f 就没事了。
本⼈通常的做法，经常使⽤ double，⽽不喜欢使⽤ float。
C 语⾔和 C# 语⾔中，对于浮点类型的数据采⽤单精度类型 float 和双精度类型 double 来存储，float 数据占⽤ 32bit, double 数据占⽤ 64bit，我们在声明⼀个变量 float f= 2.25f 的时候，是如何分配内存的呢？如果胡乱分配，那世界岂不是乱套了么，其实不论是 float 还是 double 在存储⽅式上都是遵从 IEEE 的规范的，float 遵从的是 IEEE R32.24 ,⽽ double 遵从的是
R64.53。
⽆论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分：
符号位(Sign)：0 代表正，1 代表为负。
指数位(Exponent)：⽤于存储科学计数法中的指数数据，并且采⽤移位存储。
尾数部分(Mantissa)：尾数部分。
特别注意：
当你不声明的时候，默认⼩数都⽤double来表⽰，所以如果要⽤float的话，则应该在其后加上f
例如：float a=1.3;
则会提⽰不能将double转化成float 这成为窄型转化
如果要⽤float来修饰的话，则应该使⽤float a=1.3f
注意float是8位有效数字，第7位数字将会产⽣四舍五⼊
所以如果⼀个float变量这样定义: float a=1.32344435; 则第7位将产⽣四舍五⼊(5及5以下的都将舍去)
1.两个在定义时的区别
(1)float型内存分配4个字节，占32位，范围从10-38到1038 和 -1038到-10-38
例float x=123.456f,y=2e20f; 注意float型定义的数据末尾必须有"f"或"F"，为了和double区别
(2)double型内存分配8个字节，范围从10-308到10308 和 -10-308到-10-308
例：double x=1234567.98,y=8980.09d; 末尾可以有"d"也可以不写
2、特别需要注意的是两个浮点数的算术运算
直接使⽤ +，-，*，%运算符的问题
public class Test{
float数值范围public static void main(String args[]){
System.out.println(0.05+0.01);
System.out.println(1.0-0.42);
System.out.println(4.015*100);
System.out.println(123.3/100);
}
}
结果：
0.060000000000000005
0.5800000000000001
401.49999999999994
1.2329999999999999
原因：
⾸先得从计算机本⾝去讨论这个问题。我们知道，计算机并不能识别除了⼆进制数据以外的任何数据。⽆论我们使⽤何种编程语⾔，在何种编译环境下⼯作，都要先把源程序翻译成⼆进制的机器码后才能被计算机识别。
以上⾯提到的情况为例，我们源程序⾥的2.4是⼗进制的，计算机不能直接识别，要先编译成⼆进制。但问题来了，2.4的⼆进制表⽰并⾮是精确的2.4，反⽽最为接近的⼆进制表⽰是
2.3999999999999999。原因在于
浮点数由两部分组成：指数和尾数，这点如果知道怎样进⾏浮点数的⼆进制与⼗进制转换，应该是不难理解的。如果在这个转换的过程中，浮点数参与了计算，那么转换的过程就会变得不可预知，并且变得不可逆。
我们有理由相信，就是在这个过程中，发⽣了精度的丢失。⽽⾄于为什么有些浮点计算会得到准确的结果，应该也是碰巧那个计算的⼆进制与⼗进制之间能够准确转换。⽽当输出单个浮点型数据的时候，可以正确输出，如
double d = 2.4;
System.out.println(d);
输出的是2.4，⽽不是2.3999999999999999。也就是说，不进⾏浮点计算的时候，在⼗进制⾥浮点数能正确显⽰。
这更印证了我以上的想法，即如果浮点数参与了计算，那么浮点数⼆进制与⼗进制间的转换过程就会变得不可预知，并且变得不可逆。
事实上，浮点数并不适合⽤于精确计算，⽽适合进⾏科学计算。这⾥有⼀个⼩知识：既然float和double型⽤来表⽰带有⼩数点的数，那为什么我们不称它们为“⼩数”或者“实数”，要叫浮点数呢？因为这些数都
以科学计数法的形式存储。
当⼀个数如50.534，转换成科学计数法的形式为5.053e1，它的⼩数点移动到了⼀个新的位置（即浮动了）。可见，浮点数本来就是⽤于科学计算的，⽤来进⾏精确计算实在太不合适了。

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