float表示单精度浮点数在机内占4个字节，用32位二进制描述。
double表示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，就是浮点数的数值范围。
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，java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）。
double表示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，就是浮点数的数值范围。
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，java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）。
温馨提示：内容为网友见解，仅供参考
第1个回答 2016-06-16
1、内存结构
float和double的范围是由指数的位数来决定的。
float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下：
float：
1bit（符号位） 8bits（指数位） 23bits（尾数位）
double：
1bit（符号位） 11bits（指数位） 52bits（尾数位）
于是，float的指数范围为-128~+127，而double的指数范围为-1024~+1023，并且指数位是按补码的形式来划分的。
其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。
float的范围为-2^128 ~ +2^127，也即-3.40E+38 ~ +3.40E+38；double的范围为-2^1024 ~ +2^1023，也即-1.79E+308 ~ +1.79E+308。
2. 精度
float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的，其整数部分始终是一个隐含着的“1”，由于它是不变的，故不能对精度造成影响。
float：2^23 = 8388608，一共七位，由于最左为1的一位省略了，这意味着最多能表示8位数： 2*8388608 = 16777216 。有8位有效数字，但绝对能保证的为7位，也即
float的精度为7~8位有效数字
double：2^52 = 4503599627370496，一共16位，同理，
double的精度为16~17位
之所以不能用f1==f2来判断两个数相等，是因为虽然f1和f2在可能是两个不同的数字，但是受到浮点数表示精度的限制，有可能会错误的判断两个数相等！
float和double的范围是由指数的位数来决定的。
float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下：
float：
1bit（符号位） 8bits（指数位） 23bits（尾数位）
double：
1bit（符号位） 11bits（指数位） 52bits（尾数位）
于是，float的指数范围为-128~+127，而double的指数范围为-1024~+1023，并且指数位是按补码的形式来划分的。
其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。
float的范围为-2^128 ~ +2^127，也即-3.40E+38 ~ +3.40E+38；double的范围为-2^1024 ~ +2^1023，也即-1.79E+308 ~ +1.79E+308。
2. 精度
float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的，其整数部分始终是一个隐含着的“1”，由于它是不变的，故不能对精度造成影响。
float：2^23 = 8388608，一共七位，由于最左为1的一位省略了，这意味着最多能表示8位数： 2*8388608 = 16777216 。有8位有效数字，但绝对能保证的为7位，也即
float的精度为7~8位有效数字
double：2^52 = 4503599627370496，一共16位，同理，
double的精度为16~17位
之所以不能用f1==f2来判断两个数相等，是因为虽然f1和f2在可能是两个不同的数字，但是受到浮点数表示精度的限制，有可能会错误的判断两个数相等！
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