请看以下Go代码，会返回 0.7 吗？

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var num float32
for i := 0; i < 7; i++{
    num = num + 0.1
}

fmt.Println(num)

答案可能出人意料，是：0.70000005

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0.70000005

也许有人会问，是不是Go语言的问题？换其他语言试试？
OK，我们换JS试试。

答案依然令人意外。
除此之外，你还可以试试C、C++、Java、PHP等其他语言的float类型相加，看得到的数据是否精确；

还有，除了语言之外，你还可以在MySQL等数据库中试试float类型数据的字段叠加，得到的数据是否精确。

我可以先告诉你答案：只要是float类型的数据相加，无论在任何语言、任何数据库、任何中间件中进行加法(减法乘除法)运算，得到的数据，都不会精确。

这是浮点类型的精度丢失现象。(Loss of significance)

要了解产生这个现象的原因，就要先了解计算机是如何定义和表示float类型的。
不同于正整数类型的表示方法，float类型在计算机中的表示略显复杂，遵循的是IEEE 754标准。

下面，我们就讲一下IEEE 754标准。

我们首先回顾一下整数类型在计算机中的表示。
我们知道:计算机只认识0和1；那么，对于像6一样的这种正整数，我们要做十进制到二进制的转换。
即：

所以，十进制6最终转化为二进制为110。

这很好理解，但是，如何表示 6.1等这类小数呢？
有人说了，可以找个特殊的符号，用来表示小数点.，把6.1中6和1隔开；听起来是个不错的办法。其实IEEE 754还真就是这么做的，只不过思路略有些复杂，总体思路就是：仿照用”科学计数法”！

我们再回顾一下什么是科学计数法。
把一个数表示成a与10的n次幂相乘的形式（1≤|a|<10，a不为分数形式，n为整数），这种记数法叫做科学记数法。
也就是：1.360X10^4 这种计数方式。

我们可以仿照科学计数法，来表示浮点数，把二进制数统一表示成 1.0110101 X 2^n这种形式。
数据层面怎么表示出这种形式呢？根据IEEE 754的标准，将数据分为三部分：

从左到右分别表示：符号位(正负数)、指数位和小数位

以单精度浮点数为例，单精度浮点数一共32位(双精度64位，即平时所说的double类型)，具体内部表示为：

  • 1个bit表示符号位
  • 8个bit表示指数位
  • 23个bit表示小数位

这里有个地方要特别注意：因为数据最终要表示成 1.0110101 X 2^n这种形式，整数位在二进制下，永远都是1，所以在表示float类型的时候，直接把1给去掉了，假如有就占据一个bit的空间，既然那个bit位上永远都是1，所以干脆去掉了。

那么，具体该如何展示呢？例如小数点后的数字怎么表示？6.1能否写成110.1呢？如果能的话小数点后这个1代表什么呢？个数一？那添加几个零的话，能否认为是十、一百、一千？似乎是不可以，因为这样只能满足”视觉效果”,逻辑层面直接说不通。

要明白在小数点后的数字代表除以2后的数字，例如二进制下小数点后的第一位1代表 1 / 2等于 0.5，第二位1代表 1/2/2等于 0.25，依次类推第三位1则代表 0.125…具体请看下图：

所以，给定一个小数，譬如0.1，要想得到对应的二进制数，应该是和小数点左边的计算方式相反：乘以2，记录整数位

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0.1 X 2 = 0.2  0
0.2 X 2 = 0.4  0
0.4 X 2 = 0.8  0
0.8 X 2 = 1.6  1
(1.6 - 1 = 0.6)
0.6 X 2 = 1.2  1
(1.2 - 1 = 0.2) 
0.2 X 2 = 0.4  0
0.4 X 2 = 0.8  0
0.8 X 2 = 1.6  1
(1.6 - 1 = 0.6)
0.6 X 2 = 1.2  1
(1.2 - 1 = 0.2) 
0.2 X 2 = 0.4  0
0.4 X 2 = 0.8  0
0.8 X 2 = 1.6  1

... 
// 无限循环下去

所以，0.1 用二进制表示为：0.000110011001100110011...
因此 6.1 用二进制应该表示为：110.000110011001100110011...
用”科学计数法“表示为：1.10000110011001100110011... X 2^2
OK，看来小数位的数可以确定了是10000110011001100110011，即去掉整数位1后，向后截取的23位数(浮点数不精确的本质原因)。

符号位0表示正数，1表示负数，所以可以确定是6.1的符号位是0；现在符号位有了，小数位有了，只剩下指数2如的表示了，该如何表示呢？直接在8位的空间内转化为000000010？

显然不可以，首先，如果指数位用原码表示，那么，针对指数位为负的情况，就得加一个符号位去表示，而且还会出现两个零的情况：00000000和1000000，操作起来过程复杂~

有人要问那如果使用补码呢？
如果使用补码，会出现以下情况，请看例子：

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例如：1.01 X 2^-1 和 1.11 X 2^3比较大小？

     首先对比指数位， -1 和 3，分别转化为二进制数 ``111``和``011``；

     如果没有其他逻辑处理，``111``是"7"，``011``是"3"， 7会小于3吗？

可见使用补码，也不是很方便，于是，引用了另外一种编码方式——-移码。
先说说移码的定义：将每一个数值加上一个偏置常数(Excess / bias)，通常，当编码位数为n的时候，bias取 "2^n-1" 或者 "2^n-1 - 1"

承接以上1.01 X 2^-1 和 1.11 X 2^3比较大小的例子：

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例如：1.01 X 2^-1 和 1.11 X 2^3比较大小？
    
    指数为-1的则表示为 -1 + 4 = 3，二进制表示为:011

    指数为3的则表示为 3 + 4 = 7 二进制表示为：111

    7 > 3，即 111 > 011 比较完毕

就这样，浮点数”科学计数法“的指数位比较变得简单了，而且，消除了”正零“ 和 ”负零“ 不相同的问题。

因为 ：

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假设偏移量是：4

则移码表示的0只有：0 + 4 = 4，即“100”

在IEEE 754中，指数位移码的偏移量为指数位数的 2^n-1 - 1，为127。

所以，回到6.1表示的问题上，指数位为：2 + 127 = 129，二进制表示为：10000001

因此，6.1在IEEE 754单精度浮点数标准的下，表示为：

好了，现在了解了浮点数IEEE 754标准的表示方法，知道为何浮点数相加总是不精确了吧？

因为浮点数很多小数在二进制环境下很多都无法完整的表示，只能截取部分数据来近似的表示，两个数相加的话，就是两个近似的数相加的和，如果相加次数足够多，精确度自然也就会越来越低

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