为什么float、double计算会精度缺失？
答：
整数位的二进制转10进制方式：1 * 2^n次方，
所以对于整数10进制转二级制，就用一直除2，余数再除2：
6
6 / 2 = 3
3/ 2 = 1 余1
1/ 2 = 0 余1
转成二进制为：110
对于任何一个整数， 一直除2，肯定能除尽，最后余1。
可是对于小数的二进制转10进制方式：* 1 * 2^-n次方。也就是相当于 1/ 2^n方，是个除法。
所以对于小数10进制转二进制，就会一直乘2，去掉进位再乘2 。
比如0.625，整数位是0，小数位625会一直乘2，
625 * 2 = 125 进了一位 1
25 * 2 = 50
50 * 2 = 100 进了一位 1
所以小数位二进制表示为：101
小数位二进制101转换成整数转换方式为：
1 * 2^-1 + 0 * 2^-2 + 1 * 2^-3 = 0.5 + 0 + 1/ 8 = 0.5 + 0.125 = 0.625
可是对于小数10进制转2进制，一直乘2。很容易一直乘下去，或者造成循环，所以存储位数用完了之后就只能0舍1入（因为到位数很靠后之后，可以舍去比如 1 * 2^-20 = 1 / 2^20无限趋近于0了）。
所以小数位表示的时候都存在约等于（0舍1入），再进行运算自然容易出现精度丢失的问题。**
比如0.3:
3 *2 = 6
6 * 2 = 12 进一位 1
2 * 2 = 4
4 * 2 = 8
8 * 2 = 16 进一位1
6 * 2 = 12 进一位1
2 * 2 = 4 开始循环了
010011 010011 010011
