为什么浮点比较不准确，如何确保结果正确？

浮点比较混乱

在给定的代码片段中，浮点数之间的比较检查并不像人们想象的那么简单。在处理浮点比较时，了解浮点表示和出现的潜在陷阱非常重要。

浮点陷阱

问题代码在于浮点数的比较。浮点数以二进制格式存储，使用有限位数来表示幅度和指数。这意味着浮点数表示某些值的精度存在固有的限制，从而导致舍入误差。

在提供的代码中，变量 a 和 b 都定义为浮点数。当比较 a 和 0.7 时，编译器将 float 提升为 double 进行比较。这种类型提升可能会导致精度损失，因为 a 的双精度表示形式可能不完全等于 0.7。此外，0.5 是 2 的精确幂，可以用浮点格式精确表示。

因此，比较 a

由于将 a 提升为双精度且 0.7 的表示不精确，0.7 将评估为 true。这解释了意外输出“1 是正确的”而不是预期的“0 是正确的”。

确保正确比较

为了避免此类问题，有两个方法可能的方法：

• 使用双精度数而不是浮点数：
通过定义 a 和 b作为双精度数 (double a = 0.7; double b = 0.5;)，您可以确保以双精度数的完整精度执行比较，从而降低舍入错误的风险。
• 使用浮点后缀：
或者，您可以将 f 后缀附加到浮点文字，以强制编译器在比较期间将它们视为浮点数。这种方法允许您保持浮点类型，同时仍然确保正确的精度：if (a

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