为什么比较浮点型变量和双精度型变量是否相等有时会导致意外结果？

为什么 Double 和 Float 变量的相等性可能具有欺骗性

像 float 和 double 这样的浮点数据类型对于表示实数至关重要编程。然而，了解它们的细微差别对于避免令人惊讶的结果至关重要。

精度和舍入：恶作剧效果

浮点和双精度变量的精度有限，这意味着它们只能存储有限数量的数字而不丢失信息。这种固有的限制会导致舍入错误，其中数字的内部表示会被截断以适合可用空间。

示例

考虑表示的数字 1.1作为浮动和双精度。由于精度有限，它们在内部表示为近似值：

float f = 1.1; // Internally stored as an approximation
double d = 1.1; // Internally stored as an approximation

比较 f 和 d 是否相等将返回 false，因为舍入错误会导致不同的内部表示，即使它们表示“相同”数字。

避免麻烦

为了防止误导性比较，最好避免对浮点数使用相等运算符 (==)。相反，引入一个容差阈值（epsilon）并比较数字之间的差异以确定其是否在可接受的范围内：

if (abs(f - d) < epsilon) {
  // They are considered equal within the tolerance
}

通过了解浮点和双重比较的陷阱，您可以避免意外的结果和确保您的代码的准确性。

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