1樓：逆轉未來2020
float的結果是0，double的結果是1先分析問題
若copy是float型，則表示式(int)copy / 10的值是整型，值為37
表示式( copy / 10 )的值是float型，值為37.1
所以根據資料型別的混合運算規則，表示式( copy / 10 - (int)copy / 10 )的值是float型，理論值為0.1
拓展：資料型別混合運算的隱式轉換C語言資料型別轉換（自動型別轉換+強制型別轉換）
若copy是double型，則表示式(int)copy / 10的值是整型，值為37
表示式( copy / 10 )的值是double型，值為37.1
所以根據資料型別的混合運算規則，表示式(copy / 10 - (int)copy / 10)的值是double型，理論值也為0.1
問題就出在這裡，
單精度型別(float)和雙精度型別(double)都是浮點型資料型別，可以用來表示浮點數。
但是（題主編譯環境：window+VS）float佔4個位元組(32bit)，double佔8個位元組(64bit)。
拓展：
單精度資料或雙精度資料在計算機中儲存，都遵守IEEE標準都分為三個部分(S\E\M)：
符號位(Sign)：表示資料的正負；
指數字(Exponent)：用於儲存科學計數法中的指數部分；
尾數字(Mantissa)：用來儲存科學計數法中的尾數部分；
float資料型別
在32bit(0~31bit)中，符號位佔1bit(31bit)，指數字佔8bit(23~30bit)，尾數字佔23bit(0~22bit)
符號位指尾數的符號，正數為0，負數為1。
指數字占用8bit的二進位制數，可表示數值範圍為0-255。
但是指數可正可負，所以IEEE規定，此處算出的次方必須減去127才是真正的指數。
所以，float型別的指數為-126到128
尾數字理論是占用24bit的乙個值，但是最高位始終為1
(二進位制的科學計數法：浮點數在記憶體中是按科學計數法來儲存的，其整數部分始終是乙個隱含著的「1」)。
所以最高位省去不儲存，在實際儲存中佔23bit。
浮點數float型別的二進位制格式可以表示為：
SEEEEEEE EMMMMMMM MMMMMMMM MMMMMMMM
舉例：float型的28.125在記憶體中的儲存
首先要把28.125換算成二進位制：11100.001
用科學計數法表示：1.1100001 * 2^4
尾數字：因為小數點前必為1，所以IEEE規定只記錄二進位制的小數部分。所以此處的尾數為：1100001
指數字：實際上為4，儲存必須加上127，所以為131。即10000011
符號位：因為是正數，所以為0
綜上所述，28.125在記憶體中的儲存格式是：
01000001 11100001 00000000 00000000
double資料型別
在64bit(0-63bit)中，符號位佔1bit(63bit)，指數字佔11bit(52-62bit)，尾數字佔52bit(0-51bit)，其他同理。
float和double的精度是由尾數的位數來決定的。
2 ^ 23 = 8388608，一共7位
這意味著最多能有7位有效數字，但絕對能保證只有6位。
即float的精度為6~7位，小數部分6~7位之後的是不確定的。
同理，2^52 = 4503599627370496，一共16位
這意味著最多能有17位有效數字，但絕對能保證只有16位
即double的精度為16~17位，小數部分16~17位之後的是不確定的。
可知double的精度比float的精度要高。
所有資料在計算機中都是以二進位制形式儲存的， 理論值為0.1的數轉換成二進位制數是
(無限重複小數)
但在計算機中對資料的儲存的位數(bit)大小有要求，所以把浮點型的0.1儲存在計算機中會損失一定的精度，而float型損失的精度更大。因此，在計算機中double型的0.
1比float型的0.1更能表示真實值的0.1
當我們用十進位制列印float型和double型的0.1 (計算機自動進行四捨五入)：
copy是float型
10 * (copy / 10 - (int)copy / 10) = 0.9
賦值給int型的add，值變成0
copy是double型
10 * (copy / 10 - (int)copy / 10) = 1
賦值給int型的add，值還是1
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