隐约记得，浮点数判断大小好像有陷阱，因为底层的二进制数不能精确表示所有的小数。有时候会产生让人觉得莫名其妙的事情。

如在java中，  

        0.99999999f==1f //true 

        0.9f==1f //false

要明白这些，首先要搞清楚float和double在内存结构

1、内存结构

float和double的范围是由指数的位数来决定的。
float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下：
float：
        1bit（符号位） 8bits（指数位） 23bits（尾数位）
double：
        1bit（符号位） 11bits（指数位） 52bits（尾数位）
于是，float的指数范围为-128~+127，而double的指数范围为-1024~+1023，并且指数位是按补码的形式来划分的。
其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。
float的范围为-2^128 ~ +2^127，也即-3.40E+38 ~ +3.40E+38；double的范围为-2^1024 ~ +2^1023，也即-1.79E+308 ~ +1.79E+308。

2. 精度

之所以不能用f1==f2来判断两个数相等，是因为虽然f1和f2在可能是两个不同的数字，但是受到浮点数表示精度的限制，有可能会错误的判断两个数相等！

我们可以用下面这段代码检验一下：

		float f1 = 16777215f;
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			System.out.println(f1);
			f1++;
		}

Java 浮点数 float或double类型的表示范围和精度