理解C#浮点算术中的不准确性
在许多编程任务中,精度至关重要。 但是,C#的浮点数(浮子和双打)由于固有的局限性而产生看似不准确的结果。让我们探讨为什么。考虑此C#代码段:
从逻辑上讲,
<code class="language-csharp">float f1 = 0.09f * 100f; float f2 = 0.09f * 99.999999f; Console.WriteLine(f1 > f2); // Outputs: False</code>
应该大于f1
。 意外的f2
结果源于浮点数如何存储在计算机中。
False
浮点数使用有限数量的位来近似实数。 例如,双打具有52位的曼蒂萨(Mantissa)精确度。 问题在于,许多十进制数字,例如0.09,无法使用有限的二进制表示。 它们被存储为近似值。
>和
的近似值变得如此接近,以至于差异低于>数据类型的精度,导致了不正确的比较。f1
>
f2
float
>提高精度的解决方案:
>>>使用
>数据类型:>
>类型的精度明显更高,使其非常适合经济计算和要求确切十进制表示的情况。 epsilon比较:decimal
而不是直接比较,使用公差值(Epsilon)检查两个浮点数之间的差异是否在可接受的范围内。
decimal
通过了解这些限制并采用适当的技术,您可以在涉及浮点计算的C#程序中确保更准确的结果。
。以上是为什么我的C#浮点比较不准确?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!