为什么浮点数不能和0直接比较

最新推荐文章于 2025-09-08 18:21:25 发布

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#单片机 #嵌入式硬件 #c语言

嵌入式软件开发常见问题专栏收录该内容

5 篇文章

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文章讨论了在嵌入式软件开发中，由于浮点数在内存中非精确表示可能导致的比较错误，提倡使用定义的极小值（如FLOAT_ZERO）替代0进行比较，以减少误判风险。

AI助手已提取文章相关产品：

在嵌入式软件中，一般不建议将浮点数和0直接做比较，例如：

float a;
exp1. if (a == 0)
exp2. if (a >= 0)
exp3. if (a <= 0)
exp4. if (a - 1 == 0)

诸如此类，都是不可取的，这里就和浮点数在计算机内存中的表示方法有关系了，比如浮点数1.0f在内存中可能为0.99999xxx，并不是一个精确的1.0f，并且浮点数0.0f在也有可能为0.00000xxx，具体值是多少，可以在IAR中查看。因此直接做比较，可能会造成误判。

正确的做法应该是，用一个极小值来代替0.0f，如下：

#define FLOAT_ZERO 1e-9
float a;
exp1. if (a <= FLOAT_ZERO)
exp2. if (a >= FLOAT_ZERO)
exp3. if (a <= FLOAT_ZERO)
exp4. if (a - 1 <= FLOAT_ZERO)

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浮点数的陷阱：你以为的 0.1 + 0.2其实不是 0.3，BigDecimal你真的用对了吗？

曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”

05-18

13万+

在金融和交易系统中，哪怕是一分钱的误差都可能造成巨大损失。然而，很多开发者仍在不经意间落入浮点数的陷阱：看似简单的 0.1 + 0.2，为什么在 Java 中不等于 0.3？本篇文章从底层的 IEEE 754 浮点数标准讲起，剖析误差来源，逐层构建 BigDecimal 使用、格式化控制、精度舍入、判等策略等防线，并结合真实案例总结出一套浮点数处理的实战规范，助你规避金额计算中的隐性风险。

浮点数在C语言开发中为什么不精确？

酒无忧的博客

01-10

1102

浮点数在C语言中不精确的根本原因在于其二进制表示方式的局限性。IEEE 754 标准的浮点数只能近似表示某些十进制小数，并且在运算过程中会引入舍入误差。在实际开发中，我们需要理解浮点数的工作原理，并采取适当的策略来应对精度问题。通过使用高精度库、避免直接比较浮点数、减少运算次数等方法，可以有效降低浮点数精度问题对程序的影响。希望本文能帮助你更好地理解浮点数在C语言中的行为，并在开发中避免常见的陷阱。

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为什么浮点数不能直接与零值比较？谢谢

niepangu的专栏

04-11

2881

这是程序员面试的一道常见题，也是个C++基础问题。若只在大学里看过几本基础的编程入门书，看见这道题可能会觉得奇怪，不就是和0比较吗，直接拿出来比就是了，其实非也。下文引自google搜索结果，出处不详，高手可以无视，菜菜留下，记得做好笔记。首先给个提示：题目中要求的是零值比较，而非与0进行比较，在C++里“零值”的范围可就大了，可以是0， 0.0 ，FALSE或者“空指针”。 ①

为什么两个不确定值的浮点数无法直接比较是否相等

河的第三条岸

06-07

5570

C语言贴吧看到的：首先，为了让代码清楚一点，把楼主耍小聪明的伎俩去掉：程序运行的结果是执行了if (a != a) 语句块的内容。 a = a / a 没什么好奇怪的，关于执行的结果我开始是这么认为的： a = a / a 完了之后a 的值是NaN，表示不是任何数（后来我发现，对于大多数环境来说，这个没有定死）。 NaN 的32 位精度储存是这样的：

c语言浮点数和0比较大小,C-浮点数为什么不能和0比较？

weixin_39572972的博客

05-20

1681

计算机使用二进制表达方式来存储任何数字类型，包括浮点数，并且一个浮点数做占据的二进制位数也是一定的，这就决定了浮点数的精度受到了一定的限制，会造成一些细微的误差。所以是不能通过浮点数与0比较来决定是否相等的，但是可以通过与一个阈值比较来确定是否相等。说到这个阈值，就多说几句。其实这个阈值的选取也很麻烦，不能太大，也不能太小，而是要根据具体情况进行适当取值。例如，如果阈值取0.0001，本来足够小了...

浮点数为什么不能直接和0相比的小测试

07-04

837

做了一个小测试如下代码： #include using namespace std; int main() { int i=0; float x=1.0; while (x!=0.0) { x*=0.1; ++i; } cout return 0; } 返回结果是46 也就是说10^(-46)==0 当x的

Shell脚本处理浮点数的运算和比较实例

09-15

在Shell脚本中处理浮点数的运算和比较是一个常见的需求，尤其是在自动化任务和系统监控中。由于Bash shell本身并不支持浮点数运算，因此我们需要借助其他工具，如`bc`和`awk`。 `bc`是一个任意精度的计算器语言，它...

Qt使用什么方法对浮点数进行比较和判空

最新发布

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有时候精度需求不同，可以手动设置一个误差范围：qDebug() << "a 和 b 近似相等";• 判等（比较两个浮点数） → qFuzzyCompare(a, b)• 判空（是否为 0） → qFuzzyIsNull(x)• 特殊需求（精度自定义） → qAbs(a - b) < epsilon。

php 浮点数比较方法详解

12-20

在进行浮点数运算和比较时，应始终考虑这个精度问题，特别是在金融计算或任何需要精确结果的场景中。为了更好地处理浮点数，可以查阅更多相关文章，例如探讨如何在PHP中判断两个浮点数是否相等的技巧，理解浮点数...

从如何判断浮点数是否等于0说起——浮点数的机器级表示

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11-21

2315

题目中针对的0，对于浮点类型，具体指的是0.0，自然对于指针类型就是NULL，对于整型就是0，一些常见笔试面试题中常出现，不要较真，十分欢迎提出改进意见。本文很大程度上收到林锐博士一些文章的启发，lz也是在大学期间读过，感觉收益良多，但是当时林锐也是说了结论，lz也只是知其然，而不知其所以然，为什么要那样写？为什么要这样用？往往一深究起来就稀里糊涂了，现在有幸还是继续读书，我发现了很...

float为什么不能直接用==作比较

yazhouren的专栏

01-05

4055

origin:https://www.jianshu.com/p/9f5a494d24cf 本文尝试着将以下内容做一个浅显的解释，主要包括浮点数为什么是不精确的，浮点数为什么不能用==和！=直接比较，以及浮点数的比较方法等几个方面。如果那个地方说的不对还请各位看官不吝赐教！欢迎大家评论区讨论。 IEEE 754 --- 二进制浮点数算术标准浮点格式是一种数据结构，用于指定包含浮点数的字段，这些

为什么浮点数不能直接比较大小

博客

06-24

5889

以JS为例简短的解释就是，浮点数在计算机中大部分都是近似 0.1 可以表示为 0.000110011001100110011001100110011001100110011001100110… 其后是一个无限循环的小数，计算机只能截断，很显然截断后的数就已经是0.1的近似值了，但是两个0.1的在计算机的表示是一致的，所以0.1==0.1是成立的而经过计算后的浮点数，是两个近似值计算得到值，计算机不能把他识别为是1位小数0.3而是0.3000…4，与真计算值的表示方式很可能是不相同的，所以他们不等。

浮点数与“0”的比较

(ಥ_ಥ) (ಥ_ಥ) (ಥ_ಥ) 博客

05-05

7879

浮点数存在误差问题，所以我们不能直接用浮点数与“0”进行比较，直接进行比较是不正确的。例如我们有一个浮点数a=0.01，这个数我们输出时设置保留一位小数，那么a打印出来会变成0.0。再下来我们用这个打印出来的值与"0"比较，我们是不是会认为0.0与0是相等的，但其实这个数原来是a=0.01，a与0是不相等的。在假设有一个浮点数a=-0.01，打印时设置保留一位小数，打印出来会变成0...

为何浮点数(float，double）不能直接用等号比较

lcj122163的博客

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8256

http://blog.sina.com.cn/s/blog_48d4cf2d0100qzfc.html 很早就听说了这个说法，但一直知其然，不知其所以然。实际编程的时候有些时候记得，有些时候也忘了，但似乎也没有受到什么惩罚。昨天晚上读《深入了解计算机系统》（好书，顺便推荐）才算对此有了比较深入的理解。书上提到gcc浮点比较的一个Bug，上网一搜，发现是个老大难问题：http://g

【C语言】浮点型数据为什么不能直接比较

徐腾腾的博客

10-23

1864

编程细节：浮点型数值的比较浮点型数值不能直接比较，要先定义一个极小值，如果两个数的差值小于这个极小值，则认为两个数相等 #define MIN 0.0000000001 //定义一个极小值 double temp = 2.5； if（abs（temp - 2.5） < MIN） { return ; } ...

为什么浮点类型变量不能直接比较？而是用一个范围？

doujianyoutiao的博客

10-24

1478

不可将两个浮点数 直接做相等比较判断

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06-04

1775

a=0.333，b=0.333， if(a==b) { } 能这样用吗？看起来没问题，其实问题很大。 浮点数和double型数在计算机中并不能精确存储，所以看似相等，但是在计算机中存储的二进制不一定相等，所以浮点数的比较是否相等，一般是让两个浮点数相减求绝对值，绝对值在某个范围内就认为相等，至于之歌范围是多大也是自己决定的，还有一种办法，浮点数乘整数倍数，然后转化为整型，再去做比较，函数如下： u8 FloatEqual(float f1,float f2) { u8 res = 0; .

关于浮点数不能进行比较的问题

weixin_46217643的博客

03-09

1342

float和double不能直接进行运算如银行系统等 float a1=0.1 double a2=0.1 系统判断a1和a2不相等因为浮点数只是大约数，是离散的，有舍入误差，接近但不等于所以最好完全避免浮点数进行比较比较用 Bigdecimal数学工具类等进行计算 float a3=10000000000000; float a4=a3+1; 但是结果a3=a4 每一个字符本质还是数字对应Unicode 65536的表（两个字节2^16=25536）转义字符 \t 制表

为什么不能用浮点数表示金额？

07-30

<think>我们讨论的是为什么在编程中（特别是Java）不推荐使用浮点数（float/double）来表示金额数据。根据提供的引用，我们可以总结出以下几个关键点： 1. **浮点数的本质是科学计数法存储**：浮点数在计算机中是以科学计数法的形式存储的，这意味着小数点可以浮动（如50.534可以表示为5.053e1）。这种表示方法适合科学计算，但不适合需要精确计算的场景，如金融[^1]。 2. **精度误差问题**：浮点数在二进制系统中无法精确表示某些十进制小数（如0.1）。这是因为在二进制中，这些小数是无限循环的，而计算机的存储空间有限，只能截取部分位数进行近似表示，从而导致精度丢失[^5]。例如： - 0.1在二进制中是一个无限循环小数，类似于十进制的1/3（0.333...）。 - 当进行多次运算时，这些微小的误差会累积，导致最终结果出现明显偏差。 3. **金额计算要求精确**：金融计算要求绝对的精确性，因为即使是微小的误差（如0.01元）在大量交易中也可能导致重大错误。例如： ```java double a = 0.1; double b = 0.2; double c = a + b; // 结果可能不是0.3，而是0.30000000000000004 ``` 4. **替代方案**： - **使用整数类型（如long）并以分为单位存储**：将金额转换为最小货币单位（如分）存储，避免小数运算。例如，1.23元表示为123分。 - **使用BigDecimal类**：Java提供了`BigDecimal`类，它可以精确表示和计算十进制小数。但要注意，使用`BigDecimal`时应避免使用`double`构造器，而应使用字符串构造器，以防止初始精度丢失： ```java BigDecimal a = new BigDecimal("0.1"); BigDecimal b = new BigDecimal("0.2"); BigDecimal c = a.add(b); // 精确得到0.3 ``` - **定点数表示**：如引用[4]提到的，定点数（Fixed Point Number）固定小数点的位置，可以直接用整数表示小数部分。这在数据库设计中常见（如DECIMAL类型）[^4]。 5. **性能权衡**：虽然`BigDecimal`比浮点数慢，但在金融领域，精确性比速度更重要。 **总结回答结构**： - 先解释浮点数为什么有精度问题（二进制表示和存储限制）。 - 说明在金额计算中这种精度问题会导致什么后果（误差累积）。 - 给出替代方案（整数分单位、BigDecimal、定点数）。 **相关问题**： 1. 如何用BigDecimal正确进行金额计算？ 2. 在数据库中存储金额应选择什么数据类型？ 3. 为什么0.1 + 0.2不等于0.3？ 4. 浮点数在哪些场景下适用？</think>### 为什么不能用浮点数表示金额？深入解析精度陷阱 #### 一、浮点数的本质缺陷 1. **二进制科学计数法的局限** 浮点数（`float/double`）采用 IEEE 754 标准[^5]，以**二进制科学计数法**存储数据： $$ \text{值} = \pm \text{尾数} \times 2^{\text{指数}} $$ 例如十进制数 0.1 在二进制中是无限循环小数： $$ 0.1_{10} = 0.0001100110011..._2 $$ 计算机只能截断存储，导致精度丢失[^1][^5]。 2. **十进制与二进制的不可调和矛盾** 金额计算需要**10的幂次精确性**（如分、厘），但浮点数基于2的幂次： ```java System.out.println(0.1 + 0.2); // 输出 0.30000000000000004 ``` 这种误差在金融计算中不可接受[^2]。 #### 二、金额计算的致命风险 | **操作** | **浮点数结果** | **预期结果** | **误差值** | |----------|----------------------------|------------|-----------------| | 0.1 + 0.2 | 0.30000000000000004 | 0.3 | 0.00000000000000004 | | 1.0 - 0.9 | 0.09999999999999998 | 0.1 | -0.00000000000000002 | | 10.0 / 3 | 3.3333333333333335 | 3.333... | +0.0000000000000005 | 1. **误差累积效应** 多次运算会放大误差[^2]： ```java double balance = 10.0; for (int i = 0; i < 10; i++) { balance -= 0.1; // 理论结果应为0.0 } System.out.println(balance); // 实际输出 -1.7763568394002505E-15 ``` 2. **比较操作失效** 由于精度误差，金额比较可能出错： ```java double a = 1.03; double b = 0.42; System.out.println(a - b == 0.61); // false! ``` #### 三、工业级解决方案 1. **整数分存储法** 用最小货币单位（如分）存储金额，避免小数： ```java long priceInCents = 12345; // 代表123.45元 ``` 2. **BigDecimal类** Java提供精确计算的工具类： ```java BigDecimal a = new BigDecimal("1.03"); // 必须用字符串构造 BigDecimal b = new BigDecimal("0.42"); BigDecimal result = a.subtract(b); // 精确得0.61 ``` 3. **数据库定点类型** 数据库应使用**DECIMAL/NUMERIC**类型[^4]： ```sql CREATE TABLE orders ( amount DECIMAL(10, 2) -- 共10位，小数点后2位 ); ``` #### 四、为什么浮点数不适合金额？ | **特性** | 浮点数(float/double) | 金额计算要求 | |------------------|---------------------------|----------------------| | **精度基础** | 2的幂次(二进制) | 10的幂次(十进制) | | **误差控制** | 截断近似[^5] | 绝对精确 | | **运算累积** | 误差放大[^3] | 零容忍误差 | | **比较可靠性** | 需要容差阈值 | 必须严格相等 | > 💡 **设计哲学启示** > 浮点数的精度牺牲是计算机科学中的**效率权衡**——用有限存储空间换取计算速度，这种设计适合科学计算（如物理仿真），但完全违背金融计算的精确性要求[^3]。 #### 五、实战案例对比 ```java // 错误方式：浮点数计算 double total = 0.0; for (int i = 0; i < 10; i++) { total += 0.1; // 每次增加0.1元 } System.out.println(total); // 1.0000000000000007 // 正确方式：BigDecimal计算 BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO; for (int i = 0; i < 10; i++) { sum = sum.add(new BigDecimal("0.1")); } System.out.println(sum); // 1.0 ``` **核心结论**：浮点数的二进制科学计数法本质与金额的十进制精确需求存在**根本性冲突**，必须使用整数分存储或`BigDecimal`等方案[^1][^2][^4]。 --- ### 相关问题 1. `BigDecimal`的`ROUND_HALF_UP`和`ROUND_HALF_EVEN`舍入模式有何区别？ 2. 如何设计数据库表结构才能确保金额计算的精确性？[^4] 3. 为什么`new BigDecimal(0.1)`和`new BigDecimal("0.1")`结果不同？ 4. 在分布式系统中如何安全传递金额数据？ 5. IEEE 754标准中单精度(float)和双精度(double)的具体存储结构是什么？[^5]