为什么比较'float”和'double”值有时会返回'false”，即使它们看起来相同？

比较 Double 和 Float 数据类型时出现意外结果

比较双精度浮点数 (double) 与单精度浮点时数字（浮点数），你可能会遇到意想不到的结果。具体来说，即使两个值看起来相同，浮点变量 f 和双精度变量 d 之间的相等检查 (f == d) 也可能返回 false。

此行为源于与浮点相关的两个基本因素 -点数：精度和舍入。

精度和舍入错误

• 精度：浮点数存储的位数有限，这决定了它们可以表示的值的准确性。某些数字，例如十进制中的 1/3，具有无限的十进制表示形式，无法在不损失精度的情况下精确存储。
• 舍入： 当浮点值转换为二进制时，它可能无法准确表示某些十进制值。例如，十进制的 0.1 在二进制中表示为无限的数字序列。因此，浮点数会进行舍入以适应其范围。

相等检查的含义

浮点数固有的精度和舍入-点数可能会导致舍入误差，尤其是在比较彼此非常接近的值时。这些错误累积，导致相等比较失败。这使得对浮点数的直接相等性检查不可靠，并且容易出现漏报。

解决方案：与 Epsilon 进行比较

不使用相等性检查，而是使用更可靠的方法比较浮点数的方法是取它们之间的绝对差，并检查它是否低于一个称为 epsilon (ε) 的小值。这使您可以考虑舍入误差并确定差异对于您的应用程序是否微不足道。

if (abs(x - y) < epsilon)

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