当我们比较两个浮点数是否相等时,由于精度问题,即使两个数在数学上是相等的,它们在计算机中可能会有微小的差异。因此,直接比较两个浮点数是否相等是不安全的。 同样,当一个很大的浮点数与一个很小的浮点数相加或相减时,可能会出现“数值下溢”或“数值上溢”的情况,导致结果不准确。
如果要比较两个浮点数是否相等,以下哪种方法是最推荐的()A. 使用= =运算符B. 使用math. fabs(a-b)< 1 e-6C. 使用a-b= =0D. 使用ma
在Java中比较浮点数是否相等是一个常见的问题,由于浮点数的精度问题,我们不能直接使用“==”操作符来比较两个浮点数是否相等。以下是几种常见的比较方法: 1. 使用误差范围来判断 一种常见的方法是设置一个误差范围(通常称为“epsilon”),如果两个浮点数的差值在这个范围内,则认为它们相等。 java public boolean ...
下面是比较两个浮点数是否相等的步骤表格: 代码示例 # 步骤1:将两个浮点数相减result=num1-num2# 步骤2:判断相减结果的绝对值是否小于1e-9ifabs(result)<1e-9:print("两个浮点数相等")else:print("两个浮点数不相等") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 以上代码中,num1和num2为要比较的两个浮点数。
由于浮点数伴随着无法精确表示而进行近似或舍入,处理器是32位还是64位都会导致浮点数值不一样,所以浮点数不能够使用 == 来判断两个浮点数是否相等。 浮点数比较应该通过fabs方法算出两个浮点数间的绝对值,再判断是否在设定的精确度范围内,如果在,则表示相等,否则不相等。
对两个浮点数判断⼤⼩和是否相等不能直接⽤==来判断，会出错！明明相等的两个数⽐较反⽽是不相等！对于两个浮点数⽐较只能通过相减并与预先设定的精度⽐较，记得要取绝对值！if( fabs(f1-f2) < 预先指定的精度）{ ...} 例⼦ #define EPSILON 0.000001 //根据精度需要 if ( fabs( fa - ...
所以,如果非要进行是否相等的判断,正确的方法是用Mathf.Approximately函数,它的参数是两个浮点数,返回判断结果的bool值。
暂时使用等于号比较即可。虽然比较两个数相等要用等于号,但是,由于计算机上的浮点数存储的规则的限制,导致数据的比较上要考虑浮点数的精度问题.所以, 如果你允许数据的偏差在 0.001的话，那么，你可以if ( a - b < 0.001) 认为a=b。当然，这个偏差本身是浮点数，所以，按照IEEE754的标准，但...
这似乎有点像模糊数学的相等啊，比如3.24我可以近似认为是3.2，他们的差在0.05内。如果你是编成的初学者，可以忽略我上面的回答，暂时使用 等于号比较即可。比如，C语言里的等于是 ==。只是，在某些情况下，虽然表面上看两个浮点数是一样的，但计算机会判断它们是不一样的，这个原因就是我上面...
python 比较两个浮点数是否相等 python浮点数比较大小不准确 guido van rossum写了一篇博客,解释了为什么在python中整数除法(例如,a // b是"底除法")——商被四舍五入为负无穷大。相应地,a % b的符号与b的符号相匹配。 这与c不同,其中商被四舍五入为零,并且a % b的结果有a的符号。