Question

使用以下代码，我得到结果＆＃34; 4.31 43099＆＃34;。

  double f = atof("4.31");
  long ff = f * 10000L;
  std::cout << f << ' ' << ff << '\n';

如果我改变＆＃34;加倍f＆＃34;到＆＃34;浮动f＆＃34;。我得到了预期的结果＆＃34; 4.31 43100＆＃34;。我不确定是否要改变＆＃34; double＆＃34;到＆＃34;漂浮＆＃34;是一个很好的解决方案是否有任何好的解决方案可以确保我得到＆＃34; 43100＆＃34;？

Answer 1

您无法消除浮点算术中的错误（尽管通过适当的分析可以计算出错误）。对于临时使用，你可以做的一件事是获得更直观的结果是将内置的float替换为整数转换（这会截断），并进行正常的舍入：

double f = atof("4.31");
long ff = std::round(f * 10000L);
std::cout << f << ' ' << ff << '\n';

这应输出您期望的内容：4.31 43100

使用10000L也没有意义，因为无论你使用什么类型的整数类型，它仍会转换为f的浮点类型进行乘法运算。只需使用std::round(f * 10000.0);

Answer 2

问题在于，当谈到十进制数时，浮点本质上是不精确的。转换为二进制时，十进制数可以向上或向下舍入，具体取决于最接近的值。

在这种情况下，您只需要确保如果数字向下舍入，则会向上舍入。您可以通过向值添加尽可能少的数量来实现此目的，如果您使用C ++ 11，则使用nextafter function完成：

long ff = std::nextafter(f, 1.1*f) * 10000L;

如果您没有nextafter，则可以使用numeric_limits进行近似。

long ff = (f * (1.0 + std::numeric_limits<double>::epsilon())) * 10000L;

我刚刚看到你的评论，你只使用4位小数，所以这会更简单但不那么健壮：

long ff = (f * 1.0000001) * 10000L;

Answer 3

标准的C类型 - 我怀疑。

有许多值无法用这些位表示 - 它们实际上需要更多的空间来存储。所以浮点处理器只使用最接近的处理器。

浮动指向数字不能存储您认为可能的所有值 - 只有有限的位数 - 您不能在32位中存储超过40亿个不同的值。这只是第一个限制。

浮点值（以C表示）表示为：sign - one sign bit, power - bits which defines the power of two for the number, significand - the bits that actually make the number。

您的实际号码是sign * significand * 2 inpowerof(power - normalization).

Double是1bit的符号，15位的幂（归一化为正，但不是点）和48位代表值;

很多但不足以代表所有的值，特别是当它们不能很容易地表示为两个幂的有限和时：像二进制1010.101101（101）。例如，它不能精确地表示像1/3 = 0.333333（3）这样的值。这是第二个限制。

Answer 4

这里有一些困惑的答案！发生的事情是：4.31无法准确表示为单精度或双精度数。事实证明，最接近的可表示的单精度数字略大于4.31，而最接近的可表示的双精度数字略小于4.31。将浮点值赋给整数变量时，它会向零舍入（不是最接近的整数！）。

因此，如果f是单精度，f * 10000L大于43100，那么它会向下舍入到43100.如果f是双精度，f * 10000L小于43100，所以它向下舍入到43099。

上午的评论。建议f * 10000L + 0.5，这是我认为最好的解决方案。