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这篇文章主要介绍“c++浮点数比较的精度问题怎么解决”,在日常操作中,相信很多人在c++浮点数比较的精度问题怎么解决问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”c++浮点数比较的精度问题怎么解决”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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先举个例子:
#include
int main()
{
float a = 0.1;
float b = 0.2;
float c = a + b;
if(c == 0.3){
printf("c == 0.3\n");
}else{
printf("0.1 + 0.2 != 0.3\n");
}
return 0;
}
如果变量 a , b 换 0.75 , 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明浮点数运算是不稳定的。
为什么会时好时坏,因为不是所有的小数能用浮点数标准 ( IEEE 754 ) 表示出来。
所以,判断两个浮点数变量是否相等,不能简单地通过 "==" 运算符实现,浮点数进行比较时,一般比较他们之间的差值在一定范围之内。
bool feq(float a,float b){
return fabs(a,b) }
FLT_EPSILON
数值是 1.192092896e-07F
,最小的 float 型数,它使 1.0+FLT_EPSILON !=1.0
十进制小数转化为二进制数:乘以2直到没有了小数为止。
举个例子,0.9 表示成二进制数。
0.9*2=1.8 取整数部分 1
0.8(1.8的小数部分)*2=1.6 取整数部分 1
0.6*2=1.2 取整数部分 1
0.2*2=0.4 取整数部分 0
0.4*2=0.8 取整数部分 0
0.8*2=1.6 取整数部分 1
0.6*2=1.2 取整数部分 0
.........
0.9二进制表示为(从上往下): 1100100100100......
很显然,小数的二进制表示有时是不可能精确的。其实道理很简单,十进制系统中能不能准确表示出 2/3 呢?同样二进制系统也无法准确表示 1/10 。这也就解释了为什么浮点型精度丢失问题。
float 型在内存中占 4 个字节。float 的 32 个二进制位结构如下:
float 内存存储结构
31 | 30 | 29----23 | 22----0 |
---|---|---|---|
实数符号位 | 指数符号位 | 指数位 | 有效数位 |
其中符号位 1 表示正,0 表示负。有效位数位 24 位,其中一位是实数符号位。
将一个 float 型转化为内存存储格式的步骤为:
0.2356 的内存存储格式:
-3.4E+38~3.4E+38
-1.7E-308~1.7E+308
到此,关于“c++浮点数比较的精度问题怎么解决”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!