如果您想知道真正的答案，則應(yīng)該閱讀 每位計算機科學(xué)家應(yīng)該了解的有關(guān)浮點算法的內(nèi)容。

簡而言之，盡管double允許其表示更高的精度，但是對于某些計算，它將產(chǎn)生更大的誤差?！罢_”的選擇是：根據(jù)需要使用盡可能多的精度，而不是更多，然后選擇正確的算法。

無論如何，許多編譯器都在“非嚴格”模式下進行了擴展浮點數(shù)學(xué)運算（即，使用硬件中可用的更寬泛的浮點類型，例如80位和128位浮點），這也應(yīng)予以考慮。在實踐中，您幾乎看不到任何速度差異 -無論如何它們都是硬件的本機。

除非您有其他特殊原因，否則請使用double。

也許令人驚訝的是，它是double（而不是float），是C（和C ++）中的“常規(guī)”浮點類型。標準數(shù)學(xué)函數(shù)（例如sin和log）將double用作參數(shù)，并返回double。普通的浮點文字，例如在程序中編寫3.14時，其類型為double。不浮動。

在典型的現(xiàn)代計算機上，雙精度可以與浮點數(shù)一樣快，甚至更快，因此即使對于大型計算，性能通常也不是要考慮的因素。（而且這些操作可能需要很大的計算，否則性能甚至都不會進入您的視線。我的新i7臺式計算機可以在一秒鐘內(nèi)完成60億次double的乘法運算。）

該問題沒有上下文，因此無法回答。以下是一些可能影響選擇的事項：

1. 浮點數(shù)，雙打和長雙打的編譯器實現(xiàn)。C ++標準規(guī)定：

   共有三種浮點類型：float，double和long double。double類型至少提供與float一樣高的精度，long long類型提供至少與double一樣高的精度。

   因此，這三個內(nèi)存大小可以相同。

2. FPU的存在。并非所有的CPU都有FPU，有時會仿真浮點類型，有時不支持浮點類型。

3. FPU體系結(jié)構(gòu)。IA32的FPU內(nèi)部為80位-32位和64位浮點數(shù)在負載時擴展到80位，并在存儲時減少。還有SIMD，它可以并行執(zhí)行四個32位浮點或兩個64位浮點。SIMD的使用未在標準中定義，因此需要編譯器進行更復(fù)雜的分析才能確定是否可以使用SIMD，或者需要使用特殊功能（庫或內(nèi)部函數(shù)）。80位內(nèi)部格式的結(jié)果是，您可以根據(jù)將數(shù)據(jù)保存到RAM的頻率來獲得略有不同的結(jié)果（因此，精度會下降）。因此，編譯器不能特別好地優(yōu)化浮點代碼。

4. 內(nèi)存帶寬。如果雙精度型需要比浮點型更多的存儲空間，那么讀取數(shù)據(jù)將需要更長的時間。那是天真的答案。在現(xiàn)代的IA32上，這完全取決于數(shù)據(jù)來自何處。如果它在L1高速緩存中，則只要數(shù)據(jù)來自單個高速緩存行，則負載可以忽略不計。如果它跨越多個緩存行，則開銷很小。如果來自L2，則需要花費更長的時間，如果位于RAM中，則需要更長的時間，最后，如果位于磁盤上，則將花費大量時間。因此，選擇float或double的重要性不如使用數(shù)據(jù)的方式重要。如果要對大量順序數(shù)據(jù)進行小的計算，則最好使用小的數(shù)據(jù)類型。在較小的數(shù)據(jù)集上進行大量計算將使您可以使用較大的數(shù)據(jù)類型，而不會產(chǎn)生重大影響。如果你' 重新隨機訪問數(shù)據(jù)，則數(shù)據(jù)大小的選擇并不重要-數(shù)據(jù)加載在頁面/緩存行中。因此，即使您只想要RAM中的一個字節(jié)，也可以傳輸32個字節(jié)（這在很大程度上取決于系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)）。最重要的是，CPU / FPU可以是超標量的（又名流水線）。因此，即使負載可能要花費幾個周期，CPU / FPU可能仍在忙于做其他事情（例如乘數(shù)運算），從而將負載時間隱藏到一定程度。

5. 該標準不對浮點值強制執(zhí)行任何特定格式。

如果您有規(guī)格，那么它將指導(dǎo)您進行最佳選擇。否則，將無法使用什么東西。