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如何在考虑精度损失的情况下准确比较浮点值?

Susan Sarandon
Susan Sarandon原创
2024-12-25 07:48:33803浏览

How Can Floating-Point Values Be Compared Accurately While Accounting for Precision Loss?

将浮点值与精度守恒进行比较

由于精度损失,浮点比较带来了挑战。简单地使用 == 比较双精度数或浮点数是不可靠的。

基于 Epsilon 的比较

一种方法涉及使用 epsilon (ε) 阈值来解决精度损失:

bool CompareDoubles2(double A, double B) {
  double diff = A - B;
  return (diff < EPSILON) && (-diff < EPSILON);
}

但是,这种方法可以效率低下。

上下文相关注意事项

比较方法的选择取决于上下文和期望值。考虑以下潜在的陷阱:

  • 假设 a == b 且 b == c 意味着 a == c。
  • 对不同的测量单位使用相同的 epsilon。
  • 对角度和线长使用 epsilon。
  • 使用此类比较进行排序function.

标准 Epsilon

std::numeric_limits::epsilon() 表示 1.0 和由 double 表示的下一个值之间的差异。它可以在比较函数中使用,但前提是期望值小于 1。

整数算术的后果

使用双精度数来保存整数值可以导致正确的结果算术,只要避免使用分数或超出整数范围的值即可。例如,4.0/2.0 将等于 1.0 1.0。

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