显然它满足反身性和对称性,但不满足传递性:例如x=(1−eps2)⋅2n,y=2n,z=(1+eps2)⋅2n。 于是有如下判定的 C 代码(仅满足反身性和对称性),全篇最终代码 #include<math.h>#include<float.h>intfIsEqual(doublex,doubley){doublez =fabs(x - y);returnz < DBL_EPSILON *10|| z < DBL_EPSI...
写出判断两个浮点数是否相等的C语言代码段: c #include <stdio.h> #include <math.h> #define EPSILON 0.0001 int areFloatsEqual(double a, double b) { return fabs(a - b) < EPSILON; } int main() { double num1 = 0.1 + 0.2; double num2 = 0.3; if (areFloatsEqual...
以C语言为例,可以使用以下代码判断两个浮点数是否相等: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> float diff = fabs(a - b); if (diff < epsilon) return 1; // 两个数的差值小于epsilon,认为相等 } else return 0; // 差值大于epsilon,认为不相等 } int mai float num1 = 1.234; float ...
这些预定义宏分别表示float、double和long double类型下使表达式1. + a != 1.成立的a的最小值。判断两浮点数相等可以转化为判断两数差的绝对值是否小于这个预定义宏的值,如果小于这个预定义宏的值,可以认为两个浮点数相等。因此第一个程序改为以下形式可以正确判断0.1+0.2是否等于0.3: 心随风飘_无趣 超能力者...
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 - fb) < EPSILON ){ printf("fa<fb\n");} fabs函数与abs函数 数学函数:fabs 原型：extern float fabs(...
#include<float.h> //使用下面两个精度,需要包含该头文件DBL_EPSILON //double 最小精度FLT_EPSILON //float 最小精度 代码调整后: 这里的 DBL_EPSILON 和 FLT_EPSILON可以理解为微积分中的一个概念——无穷小量,他是改变一个数大小的最小值。那自然当我们需要判断两个数是否相等时,只要判断他们差的绝对值是...
void main(){ float c;double la;double lo;double a=0.0039;double d=-0.9347;double b;double f1;double f2;scanf("%lf",&la);scanf("%lf",&lo);if((fabs(la-65.079)<0.001)&&(fabs(lo-63.9775)<0.0001)){ b=28.4;f1=8.7;f2=25.9;} c=b+a*f1+d*f2;printf("%f...
浮点数不可能完全相等，因为寄存器的长度是有限制的，32bit和64bit，32位只能保留1位符号位，8位阶，23位尾数。64位为1位符号位，11位阶，52位尾数。所以浮点数不是精确的数（同理，double也是），一般来说，对于float x和float y，如果这两个浮点数相等，就是abs(x-y) < 0.000001这样判断一般...
但是，float只存前23位，double存前52为，两个float想加只有前23位参与操作，损失后面29位精度，再提升...