何时使用float以及何时使用double？您是否总是使用double，仅当存在内存限制时才选择float？或者，除非精度要求要求您使用double，否则您始终使用float？在浮点数和双精度数方面，基本算术的计算复杂度是否存在实质性差异？使用float或double的利弊是什么？还有你用过长双吗？
#1 楼
浮点类型的默认选择应为double。这也是使用不带后缀的浮点文字或在浮点数上运行的标准函数（在C中）（例如，exp，sin等）得到的类型。float仅应如果需要对大量浮点数进行操作（应考虑成千上万个或更多），可以使用，并且对该算法的分析表明减小的范围和精度不会带来问题。如果您需要比
long double更大的范围或精度，并且在目标平台上提供了此功能，则可以使用double。总而言之，
float和long double应该保留给专家使用，带有double，可用于“每天”使用。评论
除非存在与浮点缓存和数据传输有关的性能问题，否则我可能不会考虑使用数千个值的浮点数。为了表明浮点足够精确，通常需要花费大量的成本进行分析。
–Patricia Shanahan
13年2月28日在15:35
作为附录，如果需要与其他系统兼容，则使用相同的数据类型可能会很有利。
–zzzzBov
13年2月28日在16:30
我会使用浮点数百万个数字，而不是1000个数字。此外，某些GPU在使用浮点数时效果更好，在这种特殊情况下，请使用浮点数。如您所说，否则使用双打。
–user949300
14年8月19日在16:57
@PatriciaShanahan-“与性能相关的问题。”一个很好的例子是，如果您打算使用SSE2或类似的矢量指令，则可以在float中执行4个ops / vector（vs为每双2），这可以显着提高速度（一半的操作和一半的数据进行读写）。这可以大大降低使用浮点数的门槛，值得理清数字问题。
– greggo
2014年9月9日19:03
我为这个答案提供了另一条建议：当使用RGB值进行显示时，可以使用float（偶尔使用半精度），因为人眼，显示器或色彩系统都没有这么多的精确。此建议适用于OpenGL等。此附加建议不适用于对图像有更严格要求的医学图像。
–rwong
2014年11月17日22:00
#2 楼
在针对现代计算机的代码中，很少有理由使用float而不是double。额外的精度减少（但不能消除）舍入错误或其他不精确性引起问题的机会。我想到使用float的主要原因是： br />您正在存储大量数字，并且需要减少程序的内存消耗。
您所针对的系统本身不支持双精度浮点。直到最近，许多图形卡仅支持单精度浮点数。我确信有很多低功耗嵌入式处理器也都具有有限的浮点支持。
您所针对的硬件是单精度比双精度更快的
，并且您的应用程序大量使用了浮点算术。在现代的Intel CPU上，我相信所有的浮点计算都是以双精度进行的，因此您在这里一无所获。
您正在执行低级优化，例如使用特殊的CPU指令，这些指令一次可处理多个
。
因此，基本上，double是除非您有硬件限制，或者除非分析表明存储双精度数字会显着提高内存使用率，否则该方法必不可少。
评论
“现代计算机”是指Intel x86处理器。古代人使用的某些机器在基本浮球类型上提供了完全足够的精度。 （CDC 6600使用了60位字，48位归一化浮点数尾数，12位指数。这几乎就是x86为双精度提供的功能。）
– John R. Strohm
2014年8月19日在17:03
@ John.R.Strohm：同意，但是CDC6600上不存在C编译器。是Fortran IV ...
–Basile Starynkevitch
2014年8月19日在20:41
我所说的“现代计算机”指的是自从最近广泛实施IEEE浮点标准以来，在过去的一两年或实际上建立的任何处理器。我完全意识到存在非x86架构，并在回答时牢记这一点-我提到了GPU和嵌入式处理器，它们通常不是x86。
–蒂姆·阿姆斯特朗（Tim Armstrong）
15年1月28日在21:43
但是，那根本不是真的。 SSE2可以一次操作4个浮点或2个双打，AVX可以操纵8个浮点或4个双打，AVX-512可以操纵16个浮点或8个双打。对于任何类型的高性能计算，浮点数的数学运算应被认为是x86上双精度运算的两倍。
–拉里·格里兹（Larry Gritz）
16 Sep 20 '18：19
而且，这甚至更糟，因为您可以在处理器缓存中容纳两倍于两倍的浮点数，并且内存延迟可能是许多程序的主要瓶颈。从字面上看，使整个浮动集保持温暖可能比使用双精度型并将其溢出到RAM快一个数量级。
–拉里·格里兹（Larry Gritz）
16-09-20在18:20
#3 楼
使用double进行所有计算和临时变量。需要维护数字数组时使用float-float[]（如果足够的精度），并且您要处理数以万计的float数字。返回double，并且您不希望将其数字转换回float的任何中间步骤。例如，如果您从文件或流中输入了100,000个数字，并且需要要对它们进行排序，请将数字放在
float[]中。#4 楼
某些平台（ARM Cortex-M2，Cortex-M4等）不支持double（始终可以在处理器的参考手册中对其进行检查。如果没有编译警告或错误，并不意味着代码是最佳的。可以模拟double。）。这就是为什么您可能需要坚持int或float的原因。如果不是这种情况，我将使用double。
您可以查看D. Goldberg着名的文章（“每个计算机科学家应了解的浮点运算法则”）。在使用浮点运算之前，您应该三思。在您的特定情况下，根本不需要它们的可能性很大。
http://perso.ens-lyon.fr/jean-michel.muller/goldberg.pdf
评论
一年前这个问题已经被很好地回答了……但是无论如何，我想说的是，无论何时在具有双精度FPU加速的平台上使用double，您都应该在其他任何平台上使用它，即使这意味着让编译器模拟它而不是仅使用带有浮点的FPU（请注意，并非所有平台上都需要FPU，实际上，Cortex-M4架构将它们定义为可选功能[M2是错字吗？] ）。
–塞拉利·阿多伯（Selali Adobor）
2014-09-22 23:23
该逻辑的关键是，尽管确实应该对浮点算法感到厌倦，而且它有很多“怪癖”，但绝对不会以FPU支持double来表示仅使用double而不是float。通常，浮点数比双精度点更快，并且占用的内存更少（FPU功能有所不同）。大量的使用使这一点无法过早优化。事实上，对于许多（甚至大多数）应用程序来说，事实加倍显然是过大的。此页面上的元素是否真的需要将它们的相对位置和大小计算为13个小数位？
–塞拉利·阿多伯（Selali Adobor）
2014-09-22 23:36
当包含指向非现场页面或文档的链接时，请将文档中的相关信息或摘要复制到答案中。站外链接有随时间消失的趋势。
–亚当·扎克曼（Adam Zuckerman）
2014年9月23日下午0:10
#5 楼
对于现实世界中的问题，回答此问题时，数据采样阈值很重要。同样，本底噪声也很重要。如果您的数据类型选择超出了两者之一，那么提高精度将不会带来任何好处。大多数现实世界中的采样器仅限于24位DAC。建议在有效位数为24位精度的情况下，实际计算中的32位精度应该足够。
双精度带来了2倍的内存成本。因此，限制在浮点数上使用double会大大减少正在运行的应用程序的内存占用量/带宽。
#6 楼
在float和double之间使用哪个变量的选择取决于所需数据的准确性。如果要求某个答案与实际答案的差异可以忽略不计，则所需的小数位数将很多，因此将决定使用双精度数。浮点运算会切掉某些小数位部分，从而降低准确性。评论
该答案不会给问题添加任何新内容，也无法说出实际用途。
–马丁·彼得斯（Martijn Pieters）
2015年2月7日，11：26
#7 楼
通常，当我不需要太多精度（例如，为了赚钱）时，我会使用float类型，这是错误的，但是我习惯于这样做。当我需要更高的精度时，例如复杂的数学算法，我会使用
double。 ，double和long double。double类型的精度至少与float相同，而
long double类型的精度至少与double一样。 float类型的
值集是double类型的
值集的子集； double类型的值集合是long double类型的值集合的子集。
我从没真正使用过
long double，但是我没有使用C / C ++太多了。通常，我使用动态类型化的语言（例如Python），而不必在乎这些类型。 有关Double vs Float的更多信息，请参见SO的问题。
评论
使用浮点数进行认真的货币计算可能是一个错误。
–巴特·范·恩根·舍瑙（Bart van Ingen Schenau）
13年2月28日在10:53
浮动货币是完全错误的类型。您需要使用尽可能高的精度。
–ChrisF♦
13年2月28日在10:56
@BartvanIngenSchenau金钱的浮点数通常没问题，二进制的浮点数不是。例如，.net的Decimal是浮点类型，通常是货币计算的不错选择。
– CodesInChaos
13年2月28日在11:21
@ChrisF您不需要金钱的“高精度”，而是需要精确的值。
– Sean McSomething
13年2月28日在19:37
@SeanMcSomething-公平点。但是，浮点数仍然是错误的类型，考虑到大多数语言中可用的浮点类型，您需要“高精度”才能获得“精确值”。
–ChrisF♦
13年1月1日在8:38
评论
在许多情况下，您既不想使用，也不想使用十进制浮点或定点类型。二进制浮点类型不能完全代表大多数小数。与什么导致浮点舍入错误相关？ @CodesInChaos我的回答是建议资源来帮助您做出确定，没有一种万能的解决方案。
您所说的“小数”到底是什么意思。如果您需要精确地表示0.01之类的值（例如，为了钱），那么（二进制）浮点数并不是答案。如果您仅表示非整数，则浮点数可能没问题-但“十进制”不是描述所需内容的最佳词。
考虑到（从今天开始）大多数图形卡都接受双精度浮点数，因此图形编程通常使用单精度。
您并非总是有选择。例如，在Arduino平台上，double和float都等于float。您需要找到一个加载库来处理真正的双打。