原因：因为计算机智能识别0和1，所以不管是整数还是小数，都是以二进制的形式保存在内存中。浮点数是分为符号、尾数、阶码三部分来保存的。（F = （-1 ^ s）X（1 . M）X（2 ^ e）），s为符号位，0或1。M是尾数，指具体的小数，用二进制表示。e是比例因子的指数，是浮点数的指数。浮点数因为用二进制表示，位数很多时候不太够，无法准确的表示数字，所以运算起来肯定会产生不准确的精度问题。
会遇到精度问题的情形：
1、数值比较起来不相等。（无法精确定位值，可以通过大于或者小于来避免，或者是采取相差数值小于某精度来比较）
2、数值计算不确定。（不精确的数，当然会产生不精确的结果）
3、不同设备的计算结果不同。（因为硬件和系统不同，计算结果可能会出现偏差）
精度问题的解决方案：
1、简单方法：由一台机器进行计算结果，只计算一次，认定该值为精确结果，然后把该值传递，只通过该变量来判断结果。（能避免多次计算，而且排除了不同机器的计算差异干扰）
2、改用int或long类型来替代浮点数：可以将浮点数转换为整数，然后再进行计算。（需要注意转化后的数值位数问题，防止超限）
3、用定点数保持一致性并缩小精度问题：定点数，是指将浮点数的整数部分和小数部分拆分，都用整数来保存的特殊形式数。（C#的decimal类型就是内部用定点数来实现的。该类型需要对数值进行转换操作，会额外增加大量运算以及额外占用内存空间，所以并不太适用不需要高精度计算的开发产品）
4、用字符串代替浮点数：因为运算时CPU和内存的消耗特别大，所以一般只用于少量的需要极高精度的计算。
