因为double存在二进制精度误差，而定点数用整数存储放大后的值，可确保小数位数固定、运算无浮点漂移，适用于金融、嵌入式等需确定性舍入的场景。
为什么不用 double 而要自己写定点数类
因为 double 有二进制精度误差，比如 0.1 + 0.2 != 0.3；金融、嵌入式或协议解析等场景需要确定的小数位数和可预测的舍入行为。定点数本质是用整数存“放大后的值”，比如用 int64_t 存毫秒（×1000）、存分（×100）、存厘（×1000）——小数位数固定，运算无浮点漂移。
核心设计：用 int64_t + 缩放因子实现 FixedPoint
缩放因子（scale）决定小数位数，例如 scale=100 表示两位小数，值 1234 对应真实数值 12.34。所有运算在整数层面进行，最后按需调整缩放。
- 构造时直接传入整数或浮点字面量，但浮点初始化要小心：
FixedPoint(0.1)会先经过double表示再转整数，可能引入误差；推荐用字符串或整数+小数位构造，如FixedPoint::from_raw(1234, 2)表示 12.34 - 加减法只需对齐缩放因子（左移/右移），然后整数加减；乘法结果缩放变为
scale²，需右移回原 scale；除法同理，需先放大被除数避免精度丢失 - 默认缩放设为 1000（三位小数），但建议把 scale 定为模板参数：
FixedPoint，编译期确定，避免运行时分支
关键陷阱：除法截断、溢出与舍入策略
整数除法默认向零截断（C++ 的 /），但金融常需四舍五入或向上取整。必须显式处理：
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- 除法前放大被除数：
(a.raw() * scale + b.raw() / 2) / b.raw()实现四舍五入（注意：+scale/2 更安全，避免负数问题） -
int64_t最大值约 ±9e18，若 scale=1e6，原始值不能超过 ±9e12，否则乘法溢出；建议用__builtin_mul_overflow或手动检查 - 比较操作符必须先对齐缩放因子，不能直接比
raw()值；a > b应转成a.raw() * b.scale() > b.raw() * a.scale()
一个可用的最小实现骨架
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template<int64_t Scale>
class FixedPoint {
int64_t value_;
public:
constexpr FixedPoint(int64_t raw) : value_(raw) {}
static constexpr FixedPoint from_double(double d) {
return FixedPoint(static_cast<int64_t>(round(d * Scale)));
}
FixedPoint operator+(const FixedPoint& rhs) const {
return FixedPoint(value_ + rhs.value_);
}
FixedPoint operator*(const FixedPoint& rhs) const {
return FixedPoint((value_ * rhs.value_ + Scale/2) / Scale); // 四舍五入
}
// 其他运算类似，注意溢出检查和缩放对齐
};真正上线前，务必补全：溢出检测、IO 流支持（<< 输出带小数点）、constexpr 构造、以及针对负数的舍入一致性——这点最容易被忽略，测试用例至少覆盖 -0.5、-1.5 这类边界。
