为什么你会使用浮动超过双倍，或双倍超长双？

Question

我仍然是编程的初学者，我总是有比我们的书或互联网搜索更多的问题（除非我错过了什么）。如果这个问题得到解答，我会提前道歉，但我找不到它。

我知道浮点数的范围小于双倍，因此不太精确，而据我所知，long double更精确（？）。所以我的问题是你为什么要首先使用一个不太精确的变量？它与不同的平台，不同的操作系统版本，不同的编译器有关吗？或者在编程中是否有特定的时刻，其中使用浮动超过双/长双重策略更有利？

谢谢大家！

Answer 1

在几乎所有处理器中，“较小”的浮点数在执行时需要相同或更少的时钟周期。有时差异不是很大（或没有），有时它可能是double与float的周期数的两倍。

当然，影响缓存使用的内存占用也是一个因素。 float的大小只有double的一半，而long double则更大。

编辑：较小尺寸的另一个副作用是处理器的SIMD扩展（x86中的3DNow！，SSE，AVX以及其他几种架构中可用的类似扩展）可能只能与float一起使用，或者可能需要两倍float与double（据我所知，在任何处理器中都没有long double可用的SIMD指令）。因此，如果使用float而不是double，则可以通过一次处理两倍的数据来提高性能。结束编辑。

因此，假设6-7位数的精度足以满足您的需要，并且+/- 10 ^{+/- 38} 的范围就足够了，那么float应该是用过的。如果您需要更多的数字或更大的数字，请转到double，如果这还不够，请使用long double。但对于大多数事情，double应该是完全足够的。

显然，当你有大量的计算或大量的数据要处理时，使用“正确的大小”的重要性变得更加重要 - 如果有5个变量，你只需要使用几次做一百万件事的程序，谁在乎呢？如果你正在对一级方程式赛车在200英里/小时的速度进行流体动力学计算，那么你可能需要计算几千万个数据点，并且每个数据点需要每秒计算几十次汽车行驶，然后在每次计算中额外使用几个时钟周期将使整个模拟显着延长。

Answer 2

使用浮动有两个成本，其中有限的范围和精度是明显的，而且不那么明显，这些限制所带来的分析就越困难。

通常相对容易确定double是足够的，即使在需要进行大量数值分析以显示浮点数足够的情况下也是如此。如果没有正确完成更困难的分析，这可以节省开发成本和不正确结果的风险。

Float在许多处理器上的最大优势是减少了内存占用。这转换为每个缓存行更多的数字，并且就每秒传输的数量而言更多的内存带宽。计算性能的任何提升通常都相对较小 - 事实上，流行的处理器以一种格式进行所有浮点运算，而不是双倍。

似乎最好使用double，除非满足两个条件 - 有足够数量的内存占用是一个重要的性能问题，开发人员可以证明浮点数足够精确。

Answer 3

您可能有兴趣看到此处发布的答案Should I use double or float?

但它归结为内存占用量与特定情况下所需的精确度。在物理引擎中，您可能更关心精度，因此使用double或long double会更有意义。

底线： 您应该只使用给定算法所需的精度

Answer 4

这里的基本原则是不要超过你的需要。

第一个考虑因素是内存使用，你可能已经意识到，如果你只制作一个双倍没什么大不了的，但如果你创造了十亿而不是你只使用了两倍的内存空间。

接下来是处理器利用率，我相信在许多处理器上，如果你使用较小的数据类型，它可以做一种形式的线程，它可以同时执行多个操作。

  

因此，答案的这一部分的扩展名为SSE instructions，这基本上允许您使用packed data一次执行多个浮点运算，这在理想化的情况下可以使你的程序速度加倍。

最后是可读性，当有人在阅读你的代码时，如果你使用浮动，他们会立即意识到你没有超过一定数量。 IMO有时候正确的精确数字会在代码中流动得更好。

Answer 5

float使用的内存少于double，所以如果你不需要你的数字是double的大小，你也可以使用float，因为它会占用更少的内存。

就像你不会乘坐公共汽车去驾驶自己和朋友到海滩一样......乘坐2座汽车会更好。

同样适用于长双倍的双倍......只保留你需要的内存。否则，如果代码更复杂，则存在使用太多内存并使进程变慢或崩溃的风险。