浮点数比较不可直接用==，因精度误差需用误差容忍法。应结合绝对与相对误差，并处理NaN和Inf，选择合适epsilon值以提高鲁棒性。
在C++中，直接使用==操作符比较两个浮点数是否相等往往不可靠，因为浮点数在计算机中的表示存在精度误差。例如，0.1 + 0.2并不严格等于0.3，这是由于二进制浮点数无法精确表示所有十进制小数。因此，判断两个浮点数是否“相等”应采用误差容忍的方式。
使用相对误差或绝对误差判断
常见的做法是定义一个足够小的阈值（称为epsilon），当两个浮点数的差值小于该阈值时，认为它们相等。
可以结合绝对误差和相对误差来提高判断的鲁棒性：
-
绝对误差：适用于数值接近0的情况，比如
abs(a - b) -
相对误差：适用于较大数值，比如
abs(a - b)
更稳妥的方法是同时考虑两者，避免在极端大小下失效：
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；
#include#include #include bool floatEqual(double a, double b, double epsilon = 1e-9) { double diff = std::abs(a - b); if (diff < epsilon) { return true; } return diff < epsilon * std::max(std::abs(a), std::abs(b)); }
处理特殊值：NaN 和 Inf
浮点数可能包含NaN（非数字）或Inf（无穷大），这些值需要特别处理：
-
NaN == NaN始终为false，应使用std::isnan()检测 -
Inf之间的比较可直接用==，但需注意正负无穷
改进后的比较函数示例：
bool isEqual(double a, double b, double epsilon = 1e-9) {
if (std::isnan(a) || std::isnan(b))
return std::isnan(a) && std::isnan(b);
if (std::isinf(a) || std::isinf(b))
return a == b; // Inf 和 -Inf 可直接比较
return floatEqual(a, b, epsilon);
}
选择合适的 epsilon 值
epsilon 的选择依赖于具体应用场景：
- 一般科学计算可用
1e-9（double）或1e-6（float） - 高精度需求场景应根据有效位数调整
- 可使用
std::numeric_limits作为参考，但它表示的是1.0的最小增量，通常太小，不建议直接使用::epsilon()
基本上就这些。浮点数比较的关键是理解精度限制，避免直接用==，转而使用带容差的比较方法，并注意边界情况。这样能有效避免因浮点误差导致的逻辑错误。
