浮点数范围有多大
在写程序或者处理数据时，经常会遇到小数。比如计算身高、温度、价格，这些都不是整数。计算机用一种叫“浮点数”的方式来表示这些带小数的数字。那它到底能表示多大或多小的数呢？
常见的浮点数类型有两种：单精度（float）和双精度（double）。它们遵循 IEEE 754 标准，这是全球通用的规范。
单精度浮点数（float）
占 4 个字节（32 位），能表示的大致范围是 ±3.4×10³⁸，最小能表示接近 1.4×10⁻⁴⁵ 的正数。有效数字大约有 7 位。
举个例子，如果你在做一个小游戏，记录玩家得分是 987654.3，用 float 存没问题。但要是你写的是科学计算，要算原子质量这种极小的值，float 可能就不够用了。
双精度浮点数（double）
占 8 个字节（64 位），范围扩大到 ±1.8×10³⁰⁸，最小正数约 4.9×10⁻³²⁴，有效数字有 15 到 17 位。日常开发中，像 Python 的 float 类型其实就是 double。
比如你在做金融系统，要算一笔贷款的利息，精确到小数点后很多位，double 就比 float 更可靠。
代码里长啥样
在 C 语言中声明浮点数：
float f = 3.1415926f; // 单精度，后面加 f
double d = 3.141592653589793; // 双精度JavaScript 中所有数字都是 double 精度，不需要区分，写起来简单，但也容易忽略精度问题。
别被“无限”骗了
虽然浮点数能表示极大极小的数，但它不是连续的。中间有很多“空隙”，尤其是越大的数，相邻两个可表示的浮点数之间差距越大。
就像手机信号，有些地方满格，有些地方直接没信号。浮点数也一样，不是每个小数都能精确存下来。比如 0.1 在二进制里是无限循环的，存的时候就有微小误差。
所以做金额计算时，很多人不用 float 或 double，而是转成整数分来算，避免误差累积。
了解浮点数的范围和局限，能帮你避开一些隐藏的坑。尤其是在做科学计算、金融、图形处理这类对数值敏感的领域，选对类型很重要。