浮点数精度揭秘：为什么0.1+0.2不一定等于0.3？

浮点数精度一直是程序员们头疼的问题之一。今天，我将揭示这个秘密，让你了解到浮点数背后的真相。

1.浮点数精度问题的根源

浮点数是计算机中用来表示实数的一种数据类型。然而，由于计算机内部存储实数时使用二进制表示，而实数又是无限的，所以在存储和计算过程中就会出现精度问题。

2.浮点数精度问题的表现

浮点数精度问题主要表现为舍入误差和比较误差。舍入误差是指在进行浮点数运算时，由于不能准确地表示某些实数，导致结果产生了误差。比较误差则是指在比较两个浮点数是否相等时，由于精度问题而得到错误的结果。

举个例子来说明吧。假设我们要计算0.1+0.2的结果。在大多数编程语言中，这个结果应该是0.3。然而，由于浮点数精度问题，实际计算结果可能是一个接近0.3但不完全等于0.3的值。这就是舍入误差的表现。

另外，比较两个浮点数是否相等也是一个常见的问题。由于精度问题，我们不能简单地使用等号进行比较。正确的比较方法是使用一个误差范围来判断两个浮点数是否足够接近。

telegeram正版下载：https://glgqyy.com/danji/20989.html