观察Java（但其他语言可能类似或相同），long和double都使用8个字节来存储一个值。
long使用8个字节来存储从-9,223,372,036,854,775,808到9,223,372,036,854,775,807的长整数
double使用8个字节来存储双精度浮点数，范围从-1.7E308到1.7E308，最多具有16位有效数字。
我的问题是，如果两者使用相同数量的字节（8个字节或2^64），double如何存储更长的数字？1.7E308比9,223,372,036,854,775,807大得多。
在64位中，你可以存储的信息绝对数量是相同的。
改变的是你对比特位赋予的意义。
在整数或长整数变量中，使用的编码方式与你在日常生活中使用的十进制数字相同，除了使用了二进制补码。但这并没有改变太多，因为这只是一种技巧，在存储一个零而不是正数和负数时获得一个额外的数字。
在浮点数或双精度变量中，比特位分为两种：尾数和指数。这意味着每个双精度数字的形式为XXXXYYYYY，其中它的数值是类似于XXXX*2^YYYY的东西。基本上，你决定以不同的方式编码它们，你获得的是相同数量的值，但它们在整个实数集中分布的方式不同。
浮点数的最大/最小值比整数的最大/最小值大/小，并不意味着有效存储的数据量有所改变。
双精度浮点数通过其可以储存的数字间隔更大，从而能够存储更大的数字。但并不是每个整数都能被双精度浮点数表示。
更具体地说，双精度浮点数有一个比特位（S）来存储符号，11个比特位来存储指数E，以及52个比特位的精度，在所谓的尾数（M）中。
对于大多数数字（有一些特殊情况除外），双精度浮点数存储的数字为(-1)^S * (1 + (M * 2^{-52})) * 2^{E - 1023}。因此，当E很大时，将M改变1将比1产生更大的结果数值变化。这些大间隔给了双精度浮点数比长整型更大的范围。
长整型或整型是有符号实体，可以是正数或负数，但从不具有任何小数部分。
浮点型或双精度类型用于计算机表示具有小数部分的数字。
长整型和双精度类型都是64位。 长整型有1位用于符号（确定正数或负数），其余63位组成数字。因此，它们的范围可以是-2^63到2^63-1
双精度类型以IEEE二进制浮点算术标准指定的不同方式表示，旨在在计算机中存储非常大的数字。 64位的双精度类型表示为 - [1位][11位指数][52位尾数]
让我们通过一个例子来看看如何将100.25转换为存储为双精度类型的二进制形式
十进制数100.25转换为二进制为1100100.01 二进制数1100100.01进行规格化后为1.10010001 * 2^6 其中6为指数部分，我们选择将基数或偏移量设为1023，以便可以正确表示正负两种情况。因此，偏移后的指数部分为6+1023=1029，加上偏置。100000011是指数的二进制表示。 要从1.10010001计算尾数，我们忽略小数点右侧存在的1，并只使用小数点右侧的所有数字（即10010001），并使用零填充任何剩余的52位。因此，现在尾数将为1001 0001 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000。 因此，最终64位将表示为 带符号位 指数 尾数 0 100000011 1001 0001 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000阅读Delimanolis上面的声明后，我测试了长整型转双精度浮点型时的精度损失 - 一个像500这样大的整数值被忽略了（见下文）。
long L;
double D;
L = 922_3372_0368_5477_5807L;
L -= 500;
D = L;
L = (long)D;
System.out.println("D and L: " + D + " " + L);
D and L: 9.223372036854776E18 9223372036854775807
int或long值则以普通数字的计算机等效形式存储（例如12345678，没有小数点和指数）。浮点/双精度数的范围更大，但精度较低。 - Hot Licks