C# 这是虫子吗？浮点操作被视为整数

此操作返回0：

string value = “0.01”;
float convertedValue = float.Parse(value);
return (int)(convertedValue * 100.0f);

但此操作返回1:

string value = “0.01”;
float convertedValue = float.Parse(value) * 100.0f;
return (int)(convertedValue);

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因为convertedValue是一个浮点值，并且它位于括号*100f中，所以它不应该仍然被视为浮点操作吗？

请阅读floatingpoint的介绍。这是一个典型的浮点问题。二进制浮点不能准确地表示

0.01

0.01*100

约为1

如果它恰好被四舍五入到

0.999…

则得到

0

，如果它被四舍五入到

1.000…

则得到1。你得到的哪一个是未定义的

jit编译器不需要在每次遇到类似的表达式（甚至是不同上下文中的相同表达式）时以相同的方式进行取整。特别是，它可以随时使用更高的精度，但如果它认为这是个好主意，可以降级到32位浮点

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一个有趣的点是显式转换为

float

（即使您已经有了

float

类型的表达式）。这迫使JITer在该点将精度降低到32位浮点。然而，精确的四舍五入仍然没有定义

因为舍入是未定义的，所以它可以在.net版本、调试/发布版本、调试器的存在（可能还有月亮的阶段：p）之间变化

浮点数（静态、数组元素和类字段）的存储位置大小固定。这个 支持的存储大小为float32和float64。其他地方（在求值堆栈上，作为参数，作为 返回类型，作为局部变量）浮点数使用内部浮点数表示 类型

当将其内部表示形式的范围和/或精度大于其标称类型的浮点值放入存储位置时，它将自动强制为存储位置的类型。这可能涉及 精度损失或创建超出范围的值（NaN、+无穷大或-无穷大）但是，如果从存储位置重新加载该值而不进行更改，则该值可能会保留在内部表示中以供将来使用 已修改。编译器有责任确保保留值在后续加载时仍然有效，同时考虑别名和其他执行线程的影响（请参阅内存模型（§12.6））。但是，在执行显式转换（conv.r4或conv.r8）之后，不允许有携带额外精度的自由，此时内部表示必须 在关联类型中完全可表示

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您的具体问题可以通过使用

Decimal

来解决，但是

3*（1/3f）

的类似问题无法通过此解决，因为

Decimal

也不能精确表示三分之一。

在这一行：

(int)(convertedValue * 100.0f)

中间值实际上具有更高的精度，而不仅仅是一个浮点值。要获得与第二个相同的结果，您必须执行以下操作：

(int)((float)(convertedValue * 100.0f))

在IL水平上，差异如下所示：

    mul 
    conv.i4 

    mul 
    conv.r4 
    conv.i4 

与您的第二个版本相比：

    mul 
    stloc.3 
    ldloc.3 
    conv.i4 

请注意，第二个变量存储/恢复

float32

变量中的值，这迫使它具有

float

精度。（请注意，根据CodeInChaos的意见，规范不保证这一点。）

（为了完整性，显式强制转换如下所示：）

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我知道这个问题，并且一直在处理它。 正如我们的朋友CodeInChaose所回答的那样，浮点将不会在内存中显示为它的值

但我想补充的是，你有一个不同结果的原因，不是因为JIT可以自由使用他想要的精度

原因是在您的第一个代码中，您转换了字符串并将其保存在内存中，因此在这种情况下，它不会保存为0.1，而某些方式会保存为0.0999966或类似此数字的内容

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在第二个代码中进行转换，在将其保存到内存中之前，以及在将值分配到内存中之前，您执行了乘法运算，这样您就可以得到正确的结果，而不必冒浮点数JIT精度的风险。

两者之间的区别在于编译器优化浮点数的方式操作。让我解释一下

string value = "0.01";
float convertedValue = float.Parse(value);
return (int)(convertedValue * 100.0f);

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在本例中，该值被解析为80位浮点数，用于计算机的内部浮点副本。然后将其转换为32位浮点，以存储在

convertedValue

变量中。这会使该值四舍五入到略小于0.01的数字。然后将其转换回80位浮点并乘以100，使舍入误差增加100倍。然后将其转换为32位整数。这会导致浮点被截断，因为它实际上略小于1，所以整数转换返回0

string value = "0.01";
float convertedValue = float.Parse(value) * 100.0f;
return (int)(convertedValue);

在本例中，该值再次解析为80位浮点数。然后将其乘以100，然后再转换为32位浮点。这意味着舍入误差非常小，当将其转换为32位浮点以存储在

convertedValue

中时，舍入误差正好为1。然后，当它被转换为int时，得到1

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其主要思想是计算机使用高精度浮点进行计算，然后在变量中存储值时对其进行四舍五入。浮点赋值越多，舍入误差就越大。

您应该强调这不是一个bug。好吧，我理解浮点可能有舍入误差，但为什么第一个块的舍入与第二个块的舍入不同？@user1270287，因为它可以。jit编译器可以自由地使用更高的精度，但不需要这样做。有时有，有时没有。@NoonSilk：这个答案绝对没有错。否决一个非常好的答案，因为t