for (float i = 0; i < float.MaxValue; i++) ;
它达到了数字16777216.0，而16777216.0 + 1的计算结果为16777216.0。然而在这一点上：i + 1！= i。
这有些疯狂。
我意识到浮点数存储存在一定的不准确性。我已经阅读过大于2^24的整数无法以浮点数正确存储的情况。
即使该数字无法正确表示，上面的代码在C#中应该是有效的。
为什么它不起作用？
你可以使用double得到相同的结果，但需要很长时间。9007199254740992.0是double的限制。
好的，问题在于要将浮点数加1，需要将其转换为
16777217.0
恰好，这个数字处于进制的边界上，无法完全表示为浮点数。(下一个可用的最高值为16777218.0)
因此，它会四舍五入到最接近的可表示浮点数。
16777216.0
这样说吧：
由于你有一个浮点数的精度，所以你必须逐渐增加一个更高的数字。
编辑：
好吧，这有点难解释，但试试这个：
float f = float.MaxValue;
f -= 1.0f;
Debug.Assert(f == float.MaxValue);
log(3.40282347E+38) * log(10) / log(2) = 128
作为解决方案，您可以循环遍历两个128位数字。然而，这将需要至少十年的时间才能完成。
为了理解问题出在哪里，您需要阅读IEEE 浮点数标准。
让我们仔细看一下浮点数的结构：
浮点数被分成两个部分（好吧，其实是三个，但现在先忽略符号位）。
您有一个指数和一个尾数。像这样：
smmmmmmmmeeeeeee
mmmmmm * 2^(eeeeee) * (-1)^s
那么float.MaxValue会是多少呢？嗯，你将拥有最大可能的尾数和最大可能的指数。假设它看起来像这样:
01111111111111111
double d1 = 16777217.0;
Console.WriteLine(DoubleConverter.ToExactString(d1));
float f1 = 16777216.0f;
Console.WriteLine(DoubleConverter.ToExactString(f1));
float f2 = 16777217.0f;
Console.WriteLine(DoubleConverter.ToExactString(f2));
注意，数字16777216.0的内部表示与16777217.0相同！！
（该内容涉及IT技术）
16777216.0是最接近16777217.0的单精度浮点数。 - Anon.