不能直接用 == 比较两个 float 或 double，因为浮点数以二进制近似存储（如 0.1 + 0.2 ≠ 0.3），导致精度误差；应使用 std::abs(a - b)

为什么不能直接用 == 比较两个 float 或 double

因为浮点数在内存中是二进制近似表示，像 0.1 + 0.2 实际存储的值并不是精确的 0.3，而是类似 0.30000000000000004。直接用 == 判断会返回 false，即使数学上相等。

用 std::abs(a - b) 是最常用方法

核心思路是判断两数之差是否落在可接受的误差范围内。关键在于选对 epsilon 值：

• 对绝对值较小的数（比如接近 0），用固定小值如 1e-9（float）或 1e-15（double）通常够用
• 对较大数值（比如 1e10），固定 epsilon 会失效——此时应改用相对误差：std::abs(a - b) 或更稳妥的 <code>std::abs(a - b)
• C++20 起可直接用 std::is_close（需 #include <cmath></cmath>），它内部已处理相对/绝对组合逻辑

std::numeric_limits<t>::epsilon()</t> 不是万能的“默认容差”

std::numeric_limits<double>::epsilon()</double> 返回的是 1.0 和下一个可表示 double 的差值（约 2.22e-16），它只适用于与 1.0 同量级的数。直接拿它当通用 epsilon 用，会导致：

C++14

C++14 对 C++11 的修正与增强版本，适合旧系统维护和较老工具链兼容。

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• 比较 1e8 级别的数时，容差太小，本该相等的数被判为不等
• 比较接近 0 的数（如 1e-20）时，a * epsilon 可能下溢成 0，退化为纯绝对误差判断，但此时 epsilon() 又太大
• 它不处理 NaN、inf 等特殊值，需额外检查

实际写法建议：优先封装函数，兼顾边界与可读性

别每次手写一堆 std::abs 和三目运算。一个轻量健壮的判断函数长这样：

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bool nearly_equal(double a, double b, double abs_tol = 1e-9, double rel_tol = 1e-12) {
    if (a == b) return true; // 处理完全相等、inf == inf、-0 == +0
    if (std::isnan(a) || std::isnan(b)) return false;
    double diff = std::abs(a - b);
    return diff <= std::max({abs_tol, rel_tol * std::max(std::abs(a), std::abs(b))});
}

调用时按场景传参：nearly_equal(x, y) 默认精度足够日常；涉及科学计算可显式加大 rel_tol；对亚微米级物理量则收紧 abs_tol。真正难的不是写这十几行，而是想清楚你的数据量级和误差来源——这点常被跳过。