浮点数比较

最新推荐文章于 2025-02-07 21:12:30 发布
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#video #audio

      今天终于解决了一个困扰了一周的bug.我们的项目在kdevelop里开发的code,通过使用autotools做成源码安装包后,发现播放录制文件有问题.视频播放特别快.而声音是正常的. 因为代码是一样的，所以一开始我就没有去怀疑代码有问题.总认为是源码安装包没有做好.但是,以前也是用同样的方法做的包,以前的就没有问题.于是,又在想可能是代码哪个地方被改动了.结果代码的确是一样的.于是,拿出来讨论,主管建议打印下AV同步时,video 的delaytime是否是对的.结果,还真的是错误的,正常情况下它应该等于40ms,结果是0.也就是video 根本没有去跟audio做同步，有多少就播放多少了.

      对比发现,虽然代码一样，但是运行却不一样.原来是有两处浮点数跟0进行比较的地方. 之前的RD是直接写if(delaytime == 0) 和if (delaytime > 0) .其实这个问题很多 考试题上有出现.结果在实际写代码的时候,却忘得一干二净.

      两个浮点数进行比较，浮点数跟０进行比较，是能够这样写的．我将收集下这方面的资料．

浮点数的比较
我不是码农的博客~~~
11-07 286
如果一个数 a 在 [b-eps, b+eps] 的区间中时，就应当判断为 a==b 成立。经验表明， eps 取 10-8是一个合适的数字——对大多数的情况既不会漏判，也不会误判。因此，我们可以将 eps 定义为常量 1e-8： const double eps = 1e-8; 为了使比较更加方便，我们可以将比较操作写成宏定义的形式： #define Equ(a, b) ((fabs((a) - (b))) < (eps)) 如果想要使用不等于，只需要在使用时的 Equ 前面加一个非运算符 “
C++浮点数比较
bcbobo21cn的专栏
01-20 247
在计算机中使用二进制表示浮点数时会存在误差，这是因为十进制的小数无法完全转换成有限位数的二进制形式。
S7-200SMART_浮点数比较库文件.rar
07-04
标题中的"S7-200SMART_浮点数比较库文件.rar"暗示了这是一个与西门子S7-200SMART系列PLC相关的程序库，主要用于浮点数的比较操作。S7-200SMART是西门子推出的一款小型PLC，广泛应用于自动化设备控制，具有编程灵活、...
从绝对误差到相对误差：C++ 浮点数比较详解
Xayla的博客
01-12 1324
一般情况下,对于比较两个整数的大小关系,我们通常使用简单的比较运算符进行比较即可得出结论;
c++ 浮点数比较判断， FLT_EPSILON
sun007700的专栏
02-07 698
在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。- 选择合适的 `epsilon` 值，通常使用 `1e-6` 或 `std::numeric_limits<double>::epsilon()`。C++ 标准库提供了 `std::numeric_limits` 来获取浮点数的机器 epsilon，这是一个更精确的阈值。- 使用 `(a - b) > epsilon` 或 `(b - a) > epsilon` 来判断大小关系。
php 浮点数比较方法详解
12-20
在PHP编程中，浮点数比较是一个常见的挑战，因为浮点数运算存在精度问题。这是因为计算机内部使用二进制表示浮点数，而某些十进制小数在转换为二进制时无法精确表示，导致计算后可能出现微小的误差。这种误差在比较...
浮点类型的比较
m0_73790767的博客
12-09 3514
关于浮点数如何比较大小的说明
浅谈浮点数的比较
热门推荐
qq_39131699的博客
10-27 1万+
  由于计算机中采用的是有限位的二进制编码，所以浮点数在计算机中的存储不总是精确的。例如，在经过大量计算后，一个浮点型的数3.14在计算机中可能就存储成3.140000000001，也有可能存储成3.1499999999999，这种情况下会对比较操作带来极大的干扰，所以我们需要引入一个极小数 eps 来对这种误差进行修正。 1. 等于运算符（==） ![在这里插入图片描述](https://im...
浅谈浮点数的大小比较
平淡中造就不平凡
08-03 7090
《深入理解计算机系统》中这样说过，浮点数普遍的作为实数运算的近似值的计算，是很有用的。这里说的是实数的近似值的计算，所以浮点数在计算机中其实是一种不精确的表示。它存在舍入误差。IEEE浮点标准用符号，尾数和阶码将浮点数的位表示划分为三个字段，单精度为32位，双精度为64位，因为表示方法限制了浮点数的范围和精度，浮点运算只能近似的表示实数运算。而 == 表示的是在计算机中的内存表示完全一样，因此使用 == 来表示两个浮点数的相等就会出现问题。
【转】如何比较两个浮点数
Peter的专栏
11-12 3945
【转】如何比较两个浮点数 https://bot-man-jl.github.io/articles/?post=2020/Comparing-Floating-Point-Numbers 比较两个浮点数是否相等并不是一个简单的问题： 由于 浮点数的精度误差，一般不能使用绝对相等比较； 基于绝对误差的近似相等比较 要求使用者对 允许的误差范围 有明确的预期，并不通用； 基于相对误差的近似相等比较 看似通用，但又可能会在 0 附近 “栽跟头”。。。 本文主要参考了 “浮点数专家...
如何比较两个浮点数
weixin_35754676的博客
12-28 1181
要比较两个浮点数，可以使用以下方法之一： 使用精度: 将两个浮点数四舍五入到相同的精度，然后比较它们是否相等。 使用误差: 比较两个浮点数的差值是否小于某个预先设定的误差值。 使用整数: 将两个浮点数转换为整数，然后比较它们是否相等。 使用库函数: 使用库函数(如 C 语言中的 fpclassify() 函数)来比较浮点数。 请注意，由于浮点数存在精度问题，因此直接比较两个浮点数是否相...
浮点数比较大小
最新发布
07-19
比较浮点数的大小时，由于浮点数的表示和计算存在精度问题，直接使用 `==` 或其他比较运算符可能会导致不准确的结果。因此，需要采用更可靠的方法来判断浮点数的相等性或大小关系。 ### 浮点数比较的基本原则 1. **避免直接使用 `==` 或 `!=`** 浮点数在计算机中的存储和计算存在舍入误差，因此直接使用 `==` 或 `!=` 进行比较通常是不可靠的。 2. **使用误差范围（精度）进行比较** 判断两个浮点数是否相等，可以通过计算它们之间的差值是否小于一个很小的精度值（如 `1e-6` 或 `1e-9`）来实现。例如，在 Python 中可以使用以下方式： ```python import math def is_equal(a, b, precision=1e-6): return abs(a - b) <= precision ``` 3. **比较大小时使用标准比较运算符** 虽然浮点数的相等性需要特殊处理，但大小比较（如 `<` 或 `>`）可以直接使用标准运算符。然而，如果浮点数接近相等，可能会因精度问题导致比较结果不稳定。 ### 浮点数的精度问题 浮点数的精度问题源于其在计算机中的表示方式。根据 IEEE 754 标准，浮点数采用“尾数+阶码”的编码方式，类似于科学计数法的有效数字和指数表示。由于二进制无法精确表示所有十进制小数（如 `0.1`），因此浮点数的计算结果可能会存在舍入误差[^4]。 例如，在 Java 中，以下代码会返回 `false`： ```java float a = 1.0f - 0.9f; float b = 0.9f - 0.8f; System.out.println(a == b); // false ``` ### 浮点数的比较方法 1. **使用绝对误差** 绝对误差是指两个浮点数之间的绝对差值。如果差值小于一个预定义的精度值，则认为它们相等： ```python def is_equal_absolute(a, b, precision=1e-6): return abs(a - b) <= precision ``` 2. **使用相对误差** 相对误差是指两个浮点数之间的差值与其中一个数的比例。这种方法适用于较大的数值： ```python def is_equal_relative(a, b, precision=1e-6): return abs(a - b) <= precision * max(abs(a), abs(b)) ``` 3. **结合绝对误差和相对误差** 为了兼顾小数值和大数值的比较，可以同时使用绝对误差和相对误差： ```python def is_equal_combined(a, b, precision=1e-6): return abs(a - b) <= precision * max(1.0, abs(a), abs(b)) ``` ### 浮点数比较的注意事项 - **选择合适的精度值** 精度值的选择取决于具体应用场景。对于单精度浮点数（`float`），通常使用 `1e-6`；对于双精度浮点数（`double`），通常使用 `1e-9`。 - **避免直接比较 NaN 和无穷大** 浮点数中可能存在 `NaN`（非数字）和无穷大值（如 `inf`）。在比较时，需要先检查这些特殊值。 - **考虑浮点数的舍入误差** 浮点数的计算可能会引入舍入误差，因此在进行多次计算后，误差可能会累积。 ### 示例代码 以下是一个完整的 Python 示例，展示了如何比较两个浮点数： ```python import math def is_equal(a, b, precision=1e-6): return abs(a - b) <= precision # 示例 x = 0.1 + 0.2 y = 0.3 print(is_equal(x, y)) # 输出 True ``` ### 总结 浮点数的比较需要考虑精度问题，直接使用 `==` 或 `>` 等运算符可能会导致不可靠的结果。推荐使用误差范围（绝对误差、相对误差或两者的结合）来判断浮点数是否相等，并根据具体需求选择合适的精度值。 ---
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