这篇文章主要介绍“c++浮点数比较的精度问题怎么解决”，在日常操作中，相信很多人在c++浮点数比较的精度问题怎么解决问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”c++浮点数比较的精度问题怎么解决”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！先举个例子：如果变量 a , b 换 0.75 ， 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明浮点数运算是不稳定的。为什么会时好时坏，因为不是所有的小数能用浮点数标准 ( IEEE 754 ) 表示出来。所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 “==” 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。FLT_EPSILON 数值是 1.192092896e-07F,最小的 float 型数，它使 1.0+FLT_EPSILON !=1.0十进制小数转化为二进制数：乘以2直到没有了小数为止。举个例子，0.9 表示成二进制数。很显然，小数的二进制表示有时是不可能精确的。其实道理很简单，十进制系统中能不能准确表示出 2/3 呢？同样二进制系统也无法准确表示 1/10 。这也就解释了为什么浮点型精度丢失问题。float 型在内存中占 4 个字节。float 的 32 个二进制位结构如下：float 内存存储结构其中符号位 1 表示正，0 表示负。有效位数位 24 位，其中一位是实数符号位。将一个 float 型转化为内存存储格式的步骤为：0.2356 的内存存储格式：到此，关于“c++浮点数比较的精度问题怎么解决”的学习就 香港云主机结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注开发云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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