深入理解C++浮点数(float、double)类型数据比较、相等判断

本文深入探讨了浮点数在计算机内存中的存储机制及其带来的精度损失问题,详细介绍了从字符串到float、double类型的转换过程中的精度变化,并提供了一种判断浮点数相等的实用方法。此外,文章还指出了使用double类型进行字符转换的建议以及比较浮点数时的技巧。

浮点数在内存中的存储机制和整型数不同,其有舍入误差,在计算机中用近似表示任意某个实数。具体的说,这个实数由一个整数或定点数(即尾数)乘以某个基数(计算机中通常是2)的整数次幂得到,这种表示方法类似于基数为10的科学记数法。所以浮点数在运算过程中通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。但是这种设计的好处是可以在固定的长度上存储更大范围的数。
1
、将字符串转换为floatdouble过程存在精度损失,只是floatdouble各自损失的精度不相同而已
    
std::stringstr="8.2";
    floatcc=atof(str.c_str());  //cc的值为8.1999998
    
std::stringstr="8.2";
    doublecc=atof(str.c_str());  //cc的值为8.1999999999999993
2
、将floatdouble转换为字符过程中可能存在精度损失,但是通过%.8lf可以规避
1float小数点前后加起来有效数字只有6。当给定的float有效数在6位以内转换为字符不会丢失精度,当有效位数大于6位就会存在精度丢失
    
//精度没有丢失
    
charbuf[100]={'\0'};
    floataa=8000.25;
    sprintf(buf,"%f",aa);   //8000.250000
    //精度没有丢失
    
charbuf[100]={'\0'};
    floataa=8.00025;
    sprintf(buf,"%f",aa);   buf = 8.000250
    //精度丢失,存在误差
    
charbuf[100]={'\0'};
    floataa=8000.251;
    sprintf(buf,"%f",aa);  //8000.250977
    //精度丢失,存在误差此时使用.8lf也无效
    
charbuf[100]={'\0'};
    floataa=8000.251;
    sprintf(buf,"%.8lf",aa);//8000.25097656
    (2)double小数前后加起来的有效数字只有16,当给定的double有效数在16位以内转换为字符串不会丢失精度,当有效位数大于16位湖影公寓存在精度丢失
    
存在误差
    
charbuf[100]={'\0'};
    doubleaa=121.437565871234012;
    sprintf(buf,"%.20lf",aa);//121.43756587123401000000
    //没有误差
    
charbuf[100]={'\0'};
    doubleaa=8000.256165;
    sprintf(buf,"%.8lf",aa);
    std::cout<<buf<<std::endl; //8000.25616500


3、浮点数比较

"=="来比较两个double应该相等的类型,返回真值完全是不确定。计算机对浮点数的进行计算的原理是只保证必要精度内正确即可。

我们在判断浮点数相等时,推荐用范围来确定,若x在某一范围内,我们就认为相等,至于范围怎么定义,要看实际情况而已了,float,double 各有不同
    
所以const float EPSINON = 0.00001;
    
if((x >= - EPSINON) && (x <= EPSINON) 这样判断是可取的至于为什么取0.00001,可以自己按实际情况定义。

比如要判断浮点数floatAB是否相等,我们先令float  x = A –B ;

并设constfloat EPSINON = 0.00001;  

if ((x >= - EPSINON)&& (x <= EPSINON)

cout<<”A B相等<<endl;

else

cout<<”不相等”<<endl;

根据上面分析建议在系统开发过程中设计到字符转换建议采用double类型,精度设置为%.8lf即可,在比较浮点数十建议EPSINON= 0.00000001


转载自 : http://blog.youkuaiyun.com/xiaolongwang2010/article/details/8520859

C++中,由于浮点数的精度问题,直接使用`==`、`<`、`>`等运算符来比较浮点数可能会导致不准确的结果,因为浮点数在计算机中是以二进制形式存储的,某些十进制小数无法精确表示,可能会引入微小的误差[^1]。以下是几种常见的浮点数比较相等的实现方法: ### 方法一:使用固定的误差范围 通过计算两个浮点数差值的绝对值,并与一个预先设定的极小值进行比较,如果差值的绝对值小于该极小值,则认为两个浮点数相等。对于单精度浮点数float),通常可以使用`1e-6`作为误差范围;对于双精度浮点数double),可以使用`1e-15`作为误差范围。示例代码如下: ```cpp #include <iostream> #include <cmath> bool isEqualFloat(float a, float b) { return std::fabs(a - b) <= 1e-6; } bool isEqualDouble(double a, double b) { return std::fabs(a - b) <= 1e-15; } int main() { float f1 = 0.1f + 0.2f; float f2 = 0.3f; double d1 = 0.1 + 0.2; double d2 = 0.3; if (isEqualFloat(f1, f2)) { std::cout << "Float numbers are equal." << std::endl; } else { std::cout << "Float numbers are not equal." << std::endl; } if (isEqualDouble(d1, d2)) { std::cout << "Double numbers are equal." << std::endl; } else { std::cout << "Double numbers are not equal." << std::endl; } return 0; } ``` ### 方法二:使用`std::numeric_limits` 使用`std::numeric_limits<T>::epsilon()`来获取对应类型的最小可表示的非零值,将两个浮点数差值的绝对值与该值进行比较。示例代码如下: ```cpp #include <iostream> #include <cmath> #include <limits> bool AreSame(double a, double b) { return std::fabs(a - b) < std::numeric_limits<double>::epsilon(); } int main() { double a = 0.1; double b = 0.1; if (AreSame(a, b)) { std::cout << "The two double numbers are equal." << std::endl; } else { std::cout << "The two double numbers are not equal." << std::endl; } return 0; } ```
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