为什么我的C＃浮点比较不准确？

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，

float f1 = 0.09f * 100f;
float f2 = 0.09f * 99.999999f;

Console.WriteLine(f1 > f2); // Outputs: False

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。

示例中的乘法操作引入舍入错误。

>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> f2float>提高精度的解决方案：

> 为了减轻这些不准确性，请考虑以下方法：

>>>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

理解浮点算术：熟悉浮点表示和算术的细微差别。 诸如“每个计算机科学家对浮点算术的了解”之类的资源为避免常见的陷阱提供了宝贵的见解。

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。

。

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