http://blog.csdn.net/tjlakewalker/article/details/6836735
PHP手册里有一句话：永远不要比较两个浮点数是否相等。 计算机内部处理浮点数的方式决定了浮点数不可能100%的精确，所以在处理浮点数运算时会出现精度损失问题。...在PHP5中对这个问题做了些“优化”，输出结果中不会显示不精确的部分，但同时也会让我们忽视这个问题，以为$c==41.12。 第二条输出语句：在PHP4和PHP5中都会输出false。...声明一点：这不是PHP的问题，而是计算机内部处理浮点数的问题！在C/JAVA中也会遇到同样的问题。...详细的解释可参看《深入浅出浮点数 》 延伸一下：我们同样不能使用>、=或<= 那么，我们应该怎么比较两个浮点数相等呢？ 看了上面的介绍后，我们就知道了：没办法精确的比较两个浮点数相等！...so..我们只能在我们要的精度范围内比较（比如上面的示例，我们只需要比较$c在小数点后两位内等于41.12即可）。 下面是PHP手册评论中的示例 [php] view plaincopyprint?
a,b,c局部变量值 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。 ?...a=0.5,b=0.75,c == 1.25 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。...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。...3 float 存储原理 float 型在内存中占 4 个字节。
判断是否相等 因为一个浮点数的存储并不总是精确的，例如在经过大量计算之后可能会将3.14保存为3.1400000000001或者3.1439999999999，这时候如果直接用==来比较这两个数的话会输出错误的结果...，false（C++中==只有在两个数字完全相同的情况下才判定为true）。...) 上面这行代码是通过宏定义来定义出一个名为Equ的函数，这个函数会将a和b相减，如果相差的结果的绝对值小于极小值eps，那么就判定为true，否则为false。...另外还有： 在经过大量计算后可能因为误差的累计，一个变量中存储的0实际上是一个非常小的负数，如果这时候对这个变量进行开根号操作sqrt，那么会报错（asin(x)类似，当存放的x为+1或-1时也会出现类似的情况...这是一个bug，只能将结果放在字符串中然后和-0.00比较，如果对比成功那么将结果加上eps来变回0.00 。 参考 《算法笔记》胡凡著
Java中浮点数的比较 普通>和比较时可能出现的问题 Double.compare()源码 普通>和比较时可能出现的问题 通常，我们直接使用对数字进行比较。...但是在用这些符号进行浮点数比较时，不够严谨（NaN、0.0、-0.0，详见IEEE754标准）。建议使用Double.compare()或Float.compare()进行比较。...NaN) } 源码将浮点数转化为long类型的位序列，并根据IEEE754标准进行大小比较，可以解决0.0、-0.0的比较问题(0.0 > -0.0)，以及NaN的问题(NaN永远比!
这篇文章主要介绍了Shell脚本处理浮点数的运算和比较实例,文中分别使用了bc或awk实现,需要的朋友可以参考下。...通过top命令看到的进程的CPU、内存的使用率的百分比是一个浮点数，我需要在写脚本时对其进行处理，所以学习了一些，总结如下。...在下面的脚本中，提到在第一个选项中，“scale”变量表示输出中小数点后的精度，可以用于控制计算结果的精度；“ibase”和“obase”分别表示输入和输出数据的进制，可以用于数值进制的转换。...浮点数的比较，如“if [ $(echo "$big > $small" | bc) -eq 1 ]”，将一个逻辑判断式用管道传给bc。...使用awk来处理浮点计算和浮点数比较 不解释过多了，写了示例脚本如下，看懂了这个就会知道怎么处理浮点计算和浮点数比较了。 ? 执行的结果如下： ?
因为这一特殊性，Number也是ECMAScript中需要特别关注的一个数据类型了。...而一句话来概括JavaScript中的Number类型就是，这是由IEEE754格式来表示整数和浮点数值(双精度数值)。...双精度浮点数值能准确的表示高达53位精度的整数，从-253到253这个区间的所有整数都是有效的双精度浮点数，因此，尽管JavaScript中缺少明显的整数类型，但是依然可以进行整数运算。...所谓浮点数值，就是该树脂中必须包含一个小数点，并且小数点后面必须至少有一位数字。虽然个位数点前面可以没有整数，但是一般的编程过程中不推荐这种写法。...同样的，如果浮点数值本身表示的就是一个小数（1.0），那么该数值也会被转换为整数。 关于浮点数最后的警示是，我们应该时刻对它们保持警惕，浮点数看似跟其他语言的浮点数并无两样，但是它们是出了名的不精确。
浮点数表示 在计算机系统理论中，浮点数采用 IEEE 754 标准表示，编码方式是符号+阶码+尾数，如图： ?...当十进制数值转换为二进制科学表达式后，得到的尾数位数是有可能很长甚至是无限长。所以当使用浮点格式来存储数字的时候，实际存储的尾数是被截取或执行舍入后的近似值。...这就解释了浮点数计算不准确的问题，因为近似值和原值是有差异的。 1. == 操作符 比较两个浮点数，一个从零开始加 11 次 0.1，另一个用 0.1 乘以 11 计算。...然后用 == 比较大小。 private void compareByOperator
浮点数在内存中的存储详解 我们知道, 计算机内部实际上只能存储或识别二进制。...在计算机中, 我们日常所使用的文档, 图片, 数字等, 在储存时, 实际上都要以二进制的形式存放在内存或硬盘中, 内存或硬盘就好像是一个被划分为许多小格子的容器, 其中每个小格子都只能盛放0或1。...我们日常使用的 浮点数 也不例外, 最终也要被存储到这样的二进制小格子中。（来源于知乎） 对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。 那么，对于浮点数来说，在内存中是如何存储的呢？...上⾯的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么⼤？要理解这个结果，⼀定要搞懂浮点数在计算机内部的表⽰⽅法。...以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第⼀位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。 接下来就到了指数E的讲解了，这个点比较重要，同时也比较复杂。
前言 在计算机科学中，浮点数是一种用于表示实数的数据类型。与整数不同，浮点数可以表示非常大或非常小的数值，并且能够处理小数部分。...然而，浮点数在内存中的存储方式与整数有很大的不同，本文将深入探讨浮点数在内存中的存储方式，帮助读者更好地理解这一概念。 1....通过这种方式，浮点数可以表示非常大或非常小的数值。 2.2 IEEE 754标准 IEEE 754是浮点数表示的国际标准，定义了浮点数在内存中的存储格式。...2.3 浮点数的存储格式 组成成分 在IEEE 754标准中，浮点数的存储格式如下： 符号位（Sign Bit）：1位，表示浮点数的正负。0表示正数，1表示负数。...3.3 比较浮点数 由于浮点数的精度问题，直接比较两个浮点数是否相等可能会导致错误的结果。通常，可以使用一个很小的阈值（如ε）来判断两个浮点数是否近似相等。
浮点数表示的范围： float.h 中定义 根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会）754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式： V = (−1) ^S*M ∗ 2^ E • M表示符号位...至于指数E，情况就比较复杂： 首先，E为一个无符号整数（unsigned int） 这意味着，如果E为8位，它的取值范围为0~255；如果E为11位，它的取值范围为0...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，存入内存时E的真实值必须再加上一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023。 ...浮点数取的过程 指数E从内存中取出还可以再分成三种情况： E不全为0或不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第一位的...*pFloat的值为：%f\n", *pFloat); return 0; } 分析： 先看第1环节，为什么 9 还原成浮点数，就成了 0.000000 9以整型的形式存储在内存中，得到如下二进制序列
在浮点数运算中，总会有误差的，这一点在下面会显示出来。要解决浮点数运算的误差问题，decimal所创建的小数类型，则是一种比较好的选择。 float类型 用浮点数运算，好处是方便、而且速度快。...这个过程中的代码可能令人困惑，如下所示： >>> .1 + .1 + .1 == .3 False >>> .1 + .1 + .1 0.30000000000000004 直观地说，这个加法是有意义的...>>> round(.1 + .1 + .1, 10) == round(.3, 10) True >>> round(.1 + .1 + .1, 10) 0.3 在本例中，我们对浮点数进行了四舍五入，...如果把前面示例中的浮点数改为小数类型，看看效果如何： >>> from decimal import Decimal >>> print(f"{Decimal('0.1'):.18f}") 0.100000000000000000...>>> from decimal import Decimal >>> Decimal(0.01) == Decimal("0.01") False 在本例中，我们期望这些小数值相等，但由于浮点数的精度问题
（1）国际标准IEEE 根据国际标准 IEEE （电气和电子工程协会） 754 ，任意一个二进制浮点数 V 可以表示成下面的形式： V=(-1)^S * M * 2^E ，为什么是2^E呢？...，接下来进入本文的重点部分，浮点数在内存中的存储 二、浮点数在内存中的存储 浮点数数据在32位的处理器上最高的1位存放符号位(S)...浮点数据在64位处理器，最高的1位是符号位S， 接着的 11 位是指数 E ，...浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023）即为真实值， 有效数字M不再加上第一位的1，而是还原为0.xxxxxx的小数。...比如保存 1.01（5.5十进制） 的时候，只保存01 ，等到读取的时候，再把第一位的 1 加上去。这样做的目的，是节省 1 位有效数字。
浮点数在内存中的存储 常见的浮点数: 3.14159 , 1E10等, 浮点数家族包括 : float , double , long double类型....浮点数的表示范围在 float.h中定义. (1E10为科学计数法表示1.0 * 2的10次方) 下面先来看一道题目: #include int main() { int n =...欲知后事如何,请看下面讲解 : 上面的代码中， num 和 *pFloat 在内存中明明是同⼀个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？...以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第⼀位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字 至于指数E, 情况就比较复杂 首先 , E为一个无符号整数, 这就意味着,如果E为8位，它的取值范围为0 ~ 255...浮点数取的过程 指数E从内存中取出的过程可以再分为三种情况: E不全为0不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将有效数字M前加上第⼀位的1.
小王应该也是这么期待的，我觉得。 但我当时硬是没忍住我的暴脾气，破口大骂：“我擦，小王，你竟然敢用 == 比较浮点数，这不是找刺激吗？” ?...如何正确地比较浮点数（单精度的 float 和双精度的 double），不单单是 Java 特定的问题，很多编程语言的初学者也会遇到同样的问题。...在计算机的内存中，存储浮点数时使用的是 IEEE 754 标准，就会有精度的问题，至于实际上的存储转换过程，这篇文章不做过多的探讨。...同学们只需要知道，存储和转换的过程中浮点数容易引起一些较小的舍入误差，正是这个原因，导致在比较浮点数的时候，不能使用“==”操作符——要求严格意义上的完全相等。...既然“==”不能用来比较浮点数，那么小王就得挨骂，这逻辑讲得通吧？ 那这个问题该怎么解决呢？ 对于浮点数的存储和转化问题，我表示无能为力，这是实在话，计算机的底层问题，驾驭不了。
Python中，浮点数运算，经常会碰到如下情况: 出现上面的情况，主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的，有些数不精确。...比如说: 0.1是十进制，转化为二进制后它是个无限循环的数： 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100 而python...是以双精度(64)位来保存浮点数，多余的位会被截掉，所以看到的是0.1，但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1，参与运算后，也就有可能点误差,特别是金融邻域里面，对精度更是要求更高，如何在Python中获取特定位数精度值
——《淮南子·人间训》 1、介绍 常见的浮点数：3.1415926，1E10等，浮点数包含的类型有float，double，long double 浮点数的表示范围在头文件float.h中定义。...那么到这我们就应该想一下，到底是为什么，难道是之前对于整型的存储的理解到浮点数就不同了？难不成浮点数的存储方式，和我们想的完全不一样吗？...3、浮点数的储存 上面的代码中明明，num和*pFloat就是一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别那么大？ 那么为了搞清为什么是这样的结果，我们必须搞明白浮点数在计算机内部的表示方法。...但是对于E来说，还是情况比较复杂的 首先E是一个无符号的整型，由于是8/11个字节，所以取值范围应该是0~ 255/0~2047：但是难道所有的浮点数都是大于1的？难道科学计数法中就没有负数出现吗？...4、2浮点数的取 指数E从内存中取出的过程还可以分为三种情况： 1、E不全为0或者不全为1 那就按照上面的正常方法进行，先S后E最后M的方式一个个取出。
在PHP中，“强比较”（===）与“弱比较”（==）是两种不同的比较运算符，它们在比较值时的行为和准则有显著差异。理解这两者的区别对于编写高质量和可靠的PHP代码至关重要。...强比较（===） 定义：强比较运算符，即全等比较符，要求比较的两个值不仅值相等，而且类型也必须相同。 优势：提供了严格的类型检查，减少了因类型转换导致的意外行为，提高了代码的可预测性和安全性。...使用场景：在需要精确匹配值和类型时使用，例如安全敏感的场景或者在处理那些可能返回多种类型的值的函数时。 弱比较（==） 定义：弱比较运算符，即等值比较符，仅要求比较的两个值在进行类型转换后相等。...严格性：强比较比弱比较更严格，因此在需要精确控制的场景中更可靠。 灵活性：弱比较比强比较更灵活，能够处理更多样的比较情况，但这也可能带来不预期的结果。...使用 ===：0 === '0' 为 false，因为虽然它们的值相等，但类型不同（一个是数字，一个是字符串）。 结论 在PHP编程中，选择使用强比较或弱比较取决于具体的应用场景。
PHP中的对象比较 在之前的文章中，我们讲过PHP中比较数组的时候发生了什么？。这次，我们来讲讲在对象比较的时候PHP是怎样进行比较的。...首先，我们先根据PHP文档来定义对象比较的方式： 同一个类的实例，比较属性大小，根据顺序，遇到不同的属性值后比较返回，后续的不会再比较 不同类的实例，比较属性值 ===，必须是同一个实例 我们通过一个例子来看下...'TRUE' : 'FALSE', PHP_EOL; // FALSE 这个例子中，我们进行了的对比，在这种对比中，都是根据属性值来进行比对的，而对比的顺序也是属性值的英文排序。...当一个对象的属性比另一个对象多时，这个对象也会比属性少的对象大。 对象的比较其实和数组是有些类似的，但它们又有着些许的不同。...一个重要的方面就是把握住它们都会进行属性比较，另外还有就是===的差别，数组中===必须是所有属性的类型都相同，而对象中则必须是同一个实例，而且对象只要是同一个实例，使用===就不会在乎它属性值的不同了
如果用php的+-*/计算浮点数的时候，可能会遇到一些计算结果错误的问题，比如echo intval( 0.58*100 );会打印57，而不是58，这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug...PHP手册对于浮点数有以下警告信息: Warning 浮点数精度 显然简单的十进制分数如同 0.1 或 0.7 不能在不丢失一点点精度的情况下转换为内部二进制的格式。...所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位，也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度，应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数 <?...— 将两个高精度数字相乘 bcpow — 求高精度数字乘方 bcpowmod — 求高精度数字乘方求模，数论里非常常用 bcscale — 配置默认小数点位数，相当于就是Linux bc中的...这些函数在涉及到有关金钱计算时比较有用，比如电商的价格计算。
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