双精度或十进制：何时应选择哪种数据类型来实现数值精度和性能？

在 double 和 decimal 之间进行选择：数值精度和性能指南

程序员在处理数字时经常遇到 double 和 decimal 数据类型。 选择合适的类型对于高效的代码和准确的结果至关重要。

double（及其相关类型 float）通过硬件优化提供内存效率和更快的处理速度。 这些优势在计算要求较高的应用程序中尤其有益。

然而，当精度至关重要时，decimal 就会大放异彩，尤其是在金融应用中。 但为什么在更通用的场景中会选择 double 或 float 呢？

一个关键原因是double对实数的卓越表示。虽然初始声明可能看起来很精确，但浮点运算可能会导致准确性损失。

这种不精确性是由于浮点格式在准确表示所有数字方面的固有局限性以及舍入误差的累积而产生的。 误差的大小取决于计算的次数。

在比较看似相同的计算中的浮点数时，必须建立对小差异的容忍度。

有关浮点精度的详细说明，请参阅维基百科浮点算术条目的“精度”部分。 对于浮点数和运算的深入、低级分析，经典论文“每个计算机科学家应该了解浮点运算”是必不可少的资源。

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