关于通过反复除以10实现高效数据存储的可行性问询

• 精度极限限制：计算机存储的小数都有精度上限，比如常用的64位双精度浮点数最多只能保留15-17位有效数字。而一张普通1080P 24位色图片转成二进制串后有近5000万位，对应十进制数长达约1500万位。反复除以10得到的小数，有效数字远超现有存储介质的精度范围，存储时会直接丢失大量原始数据，逆运算根本无法还原。

• 存储成本反而更高：你需要存储这个超长小数和计算路径，但这个小数的存储量远大于直接存原始二进制数据的大小。原始图片还能通过JPEG、PNG等算法压缩，而你的方案不仅没压缩效果，还额外增加了计算路径的存储开销，完全违背“高效存储”的初衷。

• 计算效率极低：处理长达数千万位的二进制转十进制、反复除以10的运算，现有计算机的整数单元根本无法直接完成，必须用大整数库模拟，计算速度慢到完全不实用；读取时的逆运算（反复乘10提取整数部分）同样效率低下，没有工程可行性。

• 数据完整性无法保障：哪怕能找到方式存储足够精度的小数，传输或存储中任何微小的精度损失（比如舍入误差），都会让逆运算后的原始数据彻底失真，图片细节完全丢失，无法还原出有意义的内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Razok