雙精度或十進制：何時應選擇哪種資料類型來實現數值精度和效能？

在 double 和 decimal 之間進行選擇：數值精度和性能指南

程式設計師在處理數字時經常遇到 double 和 decimal 資料類型。 選擇合適的類型對於高效的程式碼和準確的結果至關重要。

double（及其相關類型 float）透過硬體最佳化提供記憶體效率和更快的處理速度。 這些優勢在計算要求較高的應用程式中尤其有益。

然而，當精準度至關重要時，decimal 就會大放異彩，尤其是在金融應用中。 但為什麼在更通用的場景中會選擇 double 或 float 呢？

一個關鍵原因是double對實數的卓越表示。雖然初始聲明可能看起來很精確，但浮點運算可能會導致準確性損失。

這種不精確性是由於浮點格式在準確表示所有數字方面的固有局限性以及舍入誤差的累積而產生的。 誤差的大小取決於計算的次數。

在比較看似相同的計算中的浮點數時，必須建立對小差異的容忍度。

有關浮點精度的詳細說明，請參閱維基百科浮點算術條目的「精度」部分。 對於浮點數和運算的深入、低階分析，經典論文「每個電腦科學家應該了解浮點運算」是必不可少的資源。

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