原因在于:
精度误差:浮点数使用二进制表示,存在精度误差。 例如,0.1 在二进制中不能精确表示,会四舍五入为 0.10000000149011612。
舍入误差:浮点数运算中可能引入舍入误差。 例如,(0.1 + 0.2) - 0.3 在 IEEE 754 浮点标准下计算结果为 0.00000000000000014211,而准确的结果应该是 0。
因此,直接使用 == 或 != 操作符比较 float 类型的数据可能会导致不准确的结果。
解决方法:
为了比较 float 类型的数据,可以使用以下方法:
精度比较:允许一定的误差范围。 例如,使用 fabs(x - y) < EPS(其中 EPS 是一个很小的阈值),如果绝对值差小于 EPS,则视为相等。
相对比较:比较两个浮点数的相对比率。 例如,使用 fabs(x - y) / max(fabs(x), fabs(y)) < EPS,如果相对比率小于 EPS,则视为相等。
浮点比较库:使用专为浮点比较设计的库或函数。 这些库提供了更精确和健壮的比较方法。