為什麼比較浮點型變數和雙精確度型變數是否相等有時會導致意外結果？

為什麼Double 和Float 變數的相等性可能具有欺騙性

像float 和double 這樣的浮點資料型別對於表示實數至關重要程式設計。然而，了解它們的細微差別對於避免令人驚訝的結果至關重要。

精度和舍入：惡作劇效果

浮點和雙精度變量的精度有限，這意味著它們只能存儲有限數量的數字而不丟失信息。這種固有的限制會導致舍入錯誤，其中數字的內部表示會被截斷以適合可用空間。

範例

考慮表示的數字 1.1作為浮動和雙精確度。由於精度有限，它們在內部表示為近似值：

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

比較 f 和 d 是否相等將返回 false，因為舍入錯誤會導致不同的內部表示，即使它們表示“相同”數字。

避免麻煩

為了防止誤導性比較，最好避免對浮點數使用相等運算子 (==)。相反，引入一個容差閾值（epsilon）並比較數字之間的差異以確定其是否在可接受的範圍內：

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

透過了解浮點和雙重比較的陷阱，您可以避免意外的結果和確保您的程式碼的準確性。

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