浮点运算和双精度？
Float arithemtic and double precision?
我对 float 和 double 之间的区别感到困惑。我读 this post。我认为区别只是精度。所以我预计如果 0.1 + 0.2 == 0.3 returns false 那么两者都会 0.1f + 0.2f == 0.3f。
但实际上0.1f + 0.2f == 0.3freturnstrue。为什么？
这是纯粹的 Java 问题还是什么？
你不应该比较浮点数或双精度数是否相等，你不能真正保证你分配给浮点数或双精度数的数字是准确的
不，这只是十进制-二进制转换的产物。
在幕后，浮点数以二进制表示。数字0.1不能用二进制精确表示，所以需要四舍五入到最接近的可表示数，其中float为：
0.100000001490116119384765625
而 double 是：
0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
所以事实证明，如果您将 double 最接近的 0.1 和 double 最接近的 0.2 相加，然后将结果四舍五入到最接近的 double，您实际上并没有得到最接近 0.3 的 double，但你得到的是它后面的那个（通常打印为 0.30000000000000004，但实际上有更多的数字），因此不相等。
另一方面，如果将 float 最接近的 0.1 和 float 最接近的 0.2 相加，然后将结果四舍五入到最接近的 float，则 do 得到最接近的 float 0.3，因此相等。
我对 float 和 double 之间的区别感到困惑。我读 this post。我认为区别只是精度。所以我预计如果 0.1 + 0.2 == 0.3 returns false 那么两者都会 0.1f + 0.2f == 0.3f。
但实际上0.1f + 0.2f == 0.3freturnstrue。为什么？
这是纯粹的 Java 问题还是什么？
你不应该比较浮点数或双精度数是否相等，你不能真正保证你分配给浮点数或双精度数的数字是准确的
不，这只是十进制-二进制转换的产物。
在幕后，浮点数以二进制表示。数字0.1不能用二进制精确表示，所以需要四舍五入到最接近的可表示数，其中float为：
0.100000001490116119384765625
而 double 是：
0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625
所以事实证明，如果您将 double 最接近的 0.1 和 double 最接近的 0.2 相加，然后将结果四舍五入到最接近的 double，您实际上并没有得到最接近 0.3 的 double，但你得到的是它后面的那个（通常打印为 0.30000000000000004，但实际上有更多的数字），因此不相等。
另一方面，如果将 float 最接近的 0.1 和 float 最接近的 0.2 相加，然后将结果四舍五入到最接近的 float，则 do 得到最接近的 float 0.3，因此相等。