为什么比较具有相同值的浮点型和双精度型会返回 False？

比较 Double 和 Float 时出现意外结果

float 变量 f 和具有相同值 1.1 的 double 变量 d 之间的比较令人惊讶地返回错误的。这种意想不到的结果源于浮点数的基本特性。

浮点数的精度和舍入

浮点数，包括 float 和 double 类型，具有固有的局限性：

精度：浮点数表示有效数字有限范围内的实数。需要比数据类型可以处理的精度更高的值将导致截断的表示形式。

舍入： 二进制数并不总是具有精确的十进制表示形式。将二进制转换为十进制时，会进行舍入以适应浮点类型的有限精度。

对比较的影响

由于这些因素，float 和 double 值是存在舍入误差。在比较两个应该相等的数字时，这些错误可能会导致差异。在给定的示例中，1.1 的 float 和 double 表示形式由于舍入而略有变化，导致 f != d 的结果违反直觉。

最佳实践

避免浮点数之间直接进行相等比较。相反，选择评估值之间的绝对差异并将其与可接受的阈值 (epsilon) 进行比较：

if (abs(x - y) < epsilon) { ... }

这种方法解决了浮点运算中固有的不准确性，并提供了一种更可靠的方法确定两个值是否本质上相等。

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