为什么在Java浮点比较中使用Float.floatToIntBits（）？

在JBox2d中，

Vec2.equals（）

存在以下代码：

我想知道floatint位转换函数的作用是什么。这是否提供了一种解决Java浮点比较不准确问题的方法（如果可能的话）？还是完全是另外一回事？我想知道这是否是epsilon方法的替代方法：

if (Math.abs(floatVal1 - floatVal2) < epsilon)

仅供参考，我完全明白为什么在hashCode（）中使用转换函数——hash id必须是整数。

Double.Nan（非数字）是比较时的一个特殊值：

System.out.println(Float.NaN == Float.NaN);
System.out.println(Float.floatToIntBits(Float.NaN) == Float.floatToIntBits(Float.NaN));

这张照片是：

false
true 

---

解释如下：

float

和

float

需要特殊处理，因为存在

-0.0

、

NaN

、正无穷大和负无穷大。这就是为什么Sun JVM的

Float.equals（）

看起来像这样（6u21）：

所以，不，

Math.abs（）

带ε不是一个好的选择。从Javadoc：

如果f1和f2都表示Float.NaN， 然后equals方法返回true， 即使Float.NaN==Float.NaN 该值为false。如果f1代表 +0.0f而f2表示-0.0f，反之亦然，则同等试验具有 值为false，即使0.0f==-0.0f 该值为true

---

这就是为什么Eclipse的自动生成代码会为您这样做。

我不知道100%，但很可能他们正在试图绕过NaN！=南问题。如果你的浮动恰好是NaN，你不能与任何东西进行比较，因为结果总是错误的。比较整数位将得到NaN==NaN。

换句话说，这完全优于epsilon方法？如果是这样的话，我简直不敢相信我的运气。好吧，如果你能保证你不会得到任何

NaNs

或

-0.0

或无穷大，那么使用

Math.abs（）

可能会更快。也许吧。我从下面的评论中看出，我误解了它的作用。它解决了围绕特殊浮点值的问题；它不会处理浮动不准确的问题——正如您最初在回答中所说的那样。所以忽略我的最后一个问题。Math.abs（）System.out.println(Float.NaN == Float.NaN); System.out.println(Float.floatToIntBits(Float.NaN) == Float.floatToIntBits(Float.NaN));

false
true 

public boolean equals(Object obj)
{
    return (obj instanceof Float)
           && (floatToIntBits(((Float)obj).value) == floatToIntBits(value));
}