Algorithm 浮点运算

我读到一些机器不能表达精确的浮点数，例如1.1 让我们看一下代码

float x=0.1;
do{

x+=0.1;
printf("%f\n",x);
} while(x!=1.1); 

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此代码从未完成我如何才能完成此代码？可以将其转换为双精度或？

例如，在可接受的范围内进行比较。即

while (abs(x-1.1)>0.001);

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双打也会有同样的问题，只是更加精确。一些语言还提供rational类型，您可以指定一个数字作为分数1/10，或固定点数据类型。

例如，在可接受的范围内进行比较。即

while (abs(x-1.1)>0.001);

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双打也会有同样的问题，只是更加精确。有些语言还提供rational类型，您可以将数字指定为分数1/10或定点数据类型。

在本例中，选中“在本例中，选中“如果您想完全按照您所说的方式编写代码，那么您需要使用类似decimal（如果可用）的类型它是以10为基数的浮点实现，而不是以2为基数的实现

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进一步阅读：和

如果您想完全按照您所说的那样编写代码，那么您需要使用类似decimal（如果可用）的类型，它是以10为基数的浮点实现，而不是以2为基数的实现

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进一步阅读：和

在固定点工作，完成那种任务

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例如，类型可能会有所帮助。不过，这并不是所有问题的解决方案。

针对此类任务，在固定点工作

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例如，类型可能会有所帮助。但这并不是所有问题的解决方案。

对于数值问题，通常指定精度的ε：

bool within_epsilon(float x, float y, float e) {
    if (abs(x - y) > e) {
        return false
    } else {
        return true
    }
}

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您选择的ε将改变精度，您可以选择的ε取决于浮点实现：。

对于数值问题，通常指定精度ε：

bool within_epsilon(float x, float y, float e) {
    if (abs(x - y) > e) {
        return false
    } else {
        return true
    }
}

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您选择的epsilon将改变您的精度，您可以选择的epsilon取决于您的浮点实现：.

+1表示epsilon，因为这将使人们能够以更简单的方式搜索此信息+1表示epsilon，由于这将使人们能够以更简单的方式通过谷歌搜索这些信息，你不应该对浮点数使用相等比较。这是我最喜欢的解释，解释为什么浮点数，任何精度或类型，无法准确表示所有实数：不应该对浮点数使用相等比较。这是我最喜欢的解释，解释了为什么任何精度或类型的浮点数都不能准确表示所有实数：