浮法铸造值减1 1

铸造（浮动）33554329L的结果是33554328.如果数字然后退回到长的值停留在33554328，有任何一个解释。浮法铸造值减1 1

在C使用VS2005 ++ [非管理]

Floats具有非常低的精度高（3十亿+）号。

浮球的精度在0-1范围内是最好的。你从零开始越远，精度就越低。在30亿左右，它不足以保存每一个整数（所以它可以代表最接近的值）。

解决方案：使用double（或decimal representation）。

2011-02-16 08:35:52

的OP的数量只有约33亿美元。 – Mephane 2011-02-16 09:40:43

各种浮点类型表示的准确性因其大小而异。对于32位浮点数，您可以期望大约7位数的精度。对于双数是大约16位数字。

我强烈建议阅读浮点表示和各种优缺点。从长远来看，它会为您节省很多麻烦，特别是当比较之类的事情不像您期望的那样有效时。

2011-02-16 08:38:36 Washu

32位浮点数为23位，尾数为8,388,608个不同的值。这意味着精确度大约是7位十进制数字。您的电话号码有8位十进制有效数字，因此您会看到最后一位有效数字中的精度损失。
Here's More information on float representation

双精度是64位，并具有52比特用于其是4,503,599,627,370,496（16位号码）的尾数，并因此具有大致15-16十进制数字的准确性。

A decimal类型是可能允许您以任何准确度保存任何数量的任意长度的东西。 C＃拥有它们，但不幸的是，它们不是C++中的原始类型。你也许可以找到一些第三方库，用C++实现它们。

2011-02-16 08:40:14 shoosh

实际上，由于隐藏位，它是24位：标准化数字为1，非标准化数字为0。 – fredoverflow 2011-02-16 09:55:56

阅读this：

“每个计算机科学家应该知道浮点什么”

2011-02-16 08:41:14 selbie

浮点算术已经声称另一个受害者！它似乎被它咬了一口，对每一个程序员来说都是一些礼仪。 :) – 2011-02-16 09:49:55

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