如何在Java中判断两个浮点数是否相等_设置误差阈值 (Epsilon)

P粉602998670

发布时间：2026-02-23 18:31:12

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来源于php中文网

原创

应使用容差比较而非 == 判断 double 相等，因二进制浮点数无法精确表示多数十进制小数，计算中会产生舍入误差；需根据数值量级选择合适 epsilon，用 math.abs(a - b)

直接用 == 比较两个 double 会出错

Java 中 double 和 float 是二进制浮点数，无法精确表示大多数十进制小数（比如 0.1），计算过程还会累积舍入误差。所以 a == b 在绝大多数浮点运算后都会返回 false，哪怕数学上它们“应该相等”。

常见错误现象：
– 0.1 + 0.2 == 0.3 返回 false
– 循环累加 0.1 十次后与 1.0 比较失败
– 单元测试里断言 assertEquals(expected, actual) 报错，但数值看起来一样

永远不要对 double/float 使用 == 判断逻辑相等

必须引入一个极小的容差值（epsilon），判断差值是否落在这个范围内

epsilon 不是固定写死 1e-6 就万事大吉——它得和你要比较的数值量级匹配

Math.abs(a - b) 是最简方案，但有陷阱

这是最常写的写法，但容易忽略边界情况。比如当 a 或 b 是无穷大、NaN，或者两者都极大时，a - b 可能溢出或失去精度。

先检查 Double.isNaN(a) || Double.isNaN(b)，NaN 与任何数（包括自己）都不相等

如果 a 和 b 同为 Double.POSITIVE_INFINITY 或同为 Double.NEGATIVE_INFINITY，可直接认为相等

普通场景下用 Math.abs(a - b) 没问题，但 epsilon 要选对：比较 <code>1e-10 级别的数，用 1e-6 就太大；比较 1e9 级别的数，用 1e-6 又太小

推荐用相对误差：比如 Math.abs(a - b) ，但要注意分母为 0 的情况

用 Double.compare() 或 Double.equals()？别被名字骗了

这两个方法不是为“近似相等”设计的：Double.compare(a, b) 比较的是 IEEE 754 规范下的精确序关系；Double.equals() 内部调用的是 doubleToLongBits() 的位比较，连 -0.0 == 0.0 都返回 false（因为符号位不同）。

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Double.equals(a, b) 对 0.0 和 -0.0 返回 false，而数学上它们相等

它不处理 NaN：两个 NaN 的 Double.equals() 返回 false（符合规范，但不符合业务直觉）

它完全无视误差——和 == 一样脆弱

除非你明确要比较 bit pattern（比如序列化校验），否则别用它们做“值相等”判断

JUnit 5 的 Assertions.assertEquals(double expected, double actual, double epsilon)

这是最贴近实际开发的用法。单元测试里几乎不需要手写误差逻辑，JUnit 已封装好健壮实现。

第三个参数就是 epsilon，必须显式传入，没有默认值

它内部做了 NaN 和无穷大的安全判断，比手写更可靠

注意：这个重载只存在于 org.junit.jupiter.api.Assertions，老版 JUnit 4 的 Assert.assertEquals(double, double, double) 行为类似，但 JUnit 5 更推荐用新 API

示例：Assertions.assertEquals(0.3, 0.1 + 0.2, 1e-10); —— 这行能过，而不用 epsilon 的版本必挂

真正难的不是写那行 Math.abs(a - b) ，而是想清楚 eps 该取多大、要不要考虑数量级、要不要兼容 <code>NaN 和无穷大。这些细节一旦漏掉，bug 就藏在看似正常的计算结果里。