为什么我老是能遇到这种超级简单又奇葩的问题求大神搭救！！

#2

rjsp2020-07-13 12:00

这个，计算机前几节课就应该告诉你浮点数不是实数吧！
即使没有，那数学课上也讲过进制和科学表达式，固定位的某个进制的数转化为另一种进制时，可能是无限循环小数。
浮点数是一种二进制形式的科学表达式。

一种可能（非一定）的情况：
float f = 4.4;
此时 f 的值为 4.400000095367431640625

输入 1.1
a 的值为 1.10000002384185791015625
f -= a; 后 f 的值为 3.30000019073486328125

输入 2.2
a 的值为 2.2000000476837158203125
f -= a; 后 f 的值为 1.1000001430511474609375

输入 1.1
a 的值为 1.10000002384185791015625
f -= a; 后 f 的值为 0.00000011920928955078125

#3

okokpypy2020-07-13 13:49

回复 2楼 rjsp

所以浮点数的运算能否得到正确的值完全看运气？！
这种运算的不稳定性会否影响到程序的稳定性？

#4

倾听心跳2020-07-13 14:38

一般对这种运算都采用double，对最后计算的结果会去精确小数位，防止精度溢出的问题

#5

rjsp2020-07-13 14:39

以下是引用okokpypy在2020-7-13 13:49:54的发言：
所以浮点数的运算能否得到正确的值完全看运气？！
这种运算的不稳定性会否影响到程序的稳定性？

这取决于你认为什么是“正确的值”。在计算机看来，4.4f - 1.1f - 2.2f - 1.1 的结果无论是小于0、等于0，还是大于0，都是正确的。
打个比方，你的身高1米8，但我们都知道任何一个物体长度值接近100%的可能是无理数，那我说你身高180cm错了吗？要求精度达到1cm时，正确；要求精度达到1mm时，错误。

你要追求纯数学上的严格相等，你就不应该使用浮点数。比如你可以用 44 - 11 - 22 - 11，其中每个数的量纲你可以在逻辑上认定它们是 0.1。

#6

lin51616782020-07-13 16:38

浮点数相等有固定格式
fabs(x-y) < 自定义精度
表示 x 等于 y

有兴趣了解为什么要用固定格式请搜索IEEE 754
没兴趣了解就简单背下来

#7

青山七海2020-07-23 23:06

回复 3楼 okokpypy

哈哈哈，因为计算机和我们用的进制不同啊，内部是二进制，我们是十进制。

具体的不好说，你自己百度一下，反正就是二进制、十进制无法相互精确表示浮点数。

打个比方把：你说中文，老外说英文。然后你用中文和老外讲话，老外A用英文讲给老外B，然后老外B他再用中文讲回给你，整个句子肯定不会一模一样。

所以，你不可能得到精确结果的。

如果你用过数学软件，会发现它们得到的解都很奇怪。比如你用纸笔算出来结果是1，但是计算机告诉你是0.9999999998.这就是浮点数误差的原因了。

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