内置比较操作的不同之处在于，当你用浮点数比较两个数字时，数据类型的差异(即浮点数或双精度数)可能会导致不同的结果。

双精度为64，单精度为64 (float)是32位。 double有一个更大的尾数(实数的整数位)。 任何不准确的地方都将在double中减小。

float类型，长度为32位，精度为7位。虽然它可以存储非常大或非常小的范围(+/- 3.4 * 10^38或* 10^-38)的值，但它只有7位有效数字。

类型double, 64位长，具有更大的范围(*10^+/-308)和15位精度。

类型long double名义上是80位，尽管给定的编译器/操作系统配对可能会将其存储为12-16字节以进行对齐。长双精度数的指数大得离谱，应该有19位精度。微软以其无限的智慧，将long double限制为8字节，与普通double相同。

一般来说，当需要浮点值/变量时，只需使用double类型。默认情况下，表达式中使用的字面浮点值将被视为双精度值，并且大多数返回浮点值的数学函数都会返回双精度值。如果只使用double，就可以省去很多麻烦和类型转换。

在数量上，正如其他答案所指出的，不同之处在于double类型的精度是float类型的两倍，范围是float类型的三倍(取决于你如何计算)。

但也许更重要的是质的差异。float类型具有良好的精度，无论您正在做什么，这通常都足够好。另一方面，Type double具有出色的精度，无论你在做什么，它几乎总是足够好。

结果是，几乎总是应该使用类型double，这一点并不广为人知。除非你有一些特别的需要，否则你几乎不应该使用float类型。

As everyone knows, "roundoff error" is often a problem when you're doing floating-point work. Roundoff error can be subtle, and difficult to track down, and difficult to fix. Most programmers don't have the time or expertise to track down and fix numerical errors in floating-point algorithms — because unfortunately, the details end up being different for every different algorithm. But type double has enough precision such that, much of the time, you don't have to worry. You'll get good results anyway. With type float, on the other hand, alarming-looking issues with roundoff crop up all the time.

And the thing that's not necessarily different between type float and double is execution speed. On most of today's general-purpose processors, arithmetic operations on type float and double take more or less exactly the same amount of time. Everything's done in parallel, so you don't pay a speed penalty for the greater range and precision of type double. That's why it's safe to make the recommendation that you should almost never use type float: Using double shouldn't cost you anything in speed, and it shouldn't cost you much in space, and it will almost definitely pay off handsomely in freedom from precision and roundoff error woes.

(尽管如此，当你在微控制器上进行嵌入式工作或编写针对GPU优化的代码时，你可能需要float类型的“特殊需求”之一。在这些处理器上，double类型可能会非常慢，或者几乎不存在，所以在这种情况下，程序员通常会选择float类型来提高速度，并可能为精度付出代价。)

浮点计算中涉及的数字的大小并不是最相关的事情。相关的是正在进行的计算。

从本质上讲，如果您正在执行计算，而结果是一个无理数或循环小数，那么当将该数字压缩到您正在使用的有限大小的数据结构中时，将会出现舍入错误。因为double是float大小的两倍，所以舍入误差会小很多。

测试可能特别使用可能导致这种错误的数字，因此测试您是否在代码中使用了适当的类型。

内置比较操作的不同之处在于，当你用浮点数比较两个数字时，数据类型的差异(即浮点数或双精度数)可能会导致不同的结果。