最近我讨论了浮点比较。我的观点总是不直接使用==比较两个浮点数。
有人指出这不是真的，有些情况下使用==完全没问题。
我可以想到典型的情况，我检查IEEE 754文字，+-INF或+-0，但除此之外，我想不出这不会导致问题的情况。
所以我的问题是：使用==的浮点数比较有效时会出现什么情况？
答案 0 :(得分：5)
双精度浮点表示（每个数字64位）对于整数最高为+ + 2 ** 53（ - + 9,007,199,254,740,992）。如果您使用的是浮点数，但是从整数开始并使用它们进行整数计算，并且您从未通过该限制，那么结果就是精确的，使用==就完全没问了。
通常可以精确表示的数字是N / M，其中N是整数，M是2的幂。因此，如果您只是进行涉及例如的计算。它们的1 / 4,1 / 2,3 / 4和整数倍也很好，直到达到很大的乘数。
相反，当您处理无法准确表示的数字（例如0.1）时，近似值会导致我产生令人惊讶的结果。问题的一个原因是中间结果可能以更高的精度存储在临时值中，因此公式的结果可能会有所不同，具体取决于您是否明确地将其存储在内存中，并且它也可能根据优化级别而改变。
答案 1 :(得分：1)
以下是浮点相等的有效用法的一些示例：
将某个函数记录为在某些情况下返回HUGE_VAL，determining whether this happened并result == HUGE_VAL。
确定双d是否包含可表示为float：d == (double)(float)d的数字。我实际上在我的日常工作中使用它，因为我使用双对来表示double值的间隔和float值的间隔，并且有一些点可以断言浮点数的间隔的边界是很好的。浮动。
确定浮点数y是否为NaN：y == y。
确定带有y的浮点数y - y == 0.0 is infinity or NaN（有限值y是否使条件成立，NaN和无穷大把它变成假的。）
确定是否在浮点数的有效位中设置了一个位，如下例所示，取自this rant。
/* coef is a power of two plus one. */
double t = coef * f;
double o = f - t + t - f;
if (o != 0)
{
...
答案 2 :(得分：0)
浮点数表示使用相应基数（通常为2）的精确值。使用相等性来比较它们是没有错的。
二进制浮点数不能精确地表示所有十进制值，但是，对于大多数小数十进制值，二进制浮点将使用近似值。只要十进制数不超过std::numeric_limits<F>::digits10，结果表示也在系统内唯一标识（对于某些十进制值，在两个二进制表示之间存在一个小数，在这种情况下，舍入方向应该选择正确的）。
使浮点数成为奇怪的问题是计算导致值的舍入，并且取决于何时发生舍入，假定精确操作是不精确的，并且评估顺序很重要。对舍入值进行算术将相应地增加误差并产生与获得的值不同的值，例如通过从十进制值到二进制浮点的转换。您可能不希望对计算结果使用相等的操作。