C++中float类型常量与变量的浮点表示为何存在差异？

这个现象和「常量、变量的float表示差异」无关，本质是浮点字面量的默认类型规则+浮点数精度截断/隐式转换导致的：

• C++标准规定，不带任何后缀的浮点字面量（比如你代码里写的0.3），默认类型是双精度double，不是单精度float。
• 你的变量p是float类型，通常占4字节，有效精度约6~7位十进制数。执行p = 0.3时，等号右边是double类型的0.3近似值（double占8字节，有效精度约15~16位十进制数），赋值过程会发生精度截断，把双精度的0.3舍入成单精度能表示的最接近的近似值，存入p的内存空间。
• 执行判断(p - 0.3) == 0时，等号右侧的0.3依然是double类型。计算减法前，编译器会把低精度的float值p隐式提升为double类型——这个提升只是把单精度的近似值补位到8字节长度，不会还原成最初赋值时的原生双精度0.3值。
• 此时参与减法运算的两个double值：一个是从单精度p转换来的近似值，一个是原生双精度0.3的近似值，二者存在微小的精度差，差值自然不等于0，因此触发else分支输出。

如果你给所有0.3字面量加上f后缀，明确指定它是float类型的字面量，两边精度完全一致，就会得到你预期的输出：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    float p;
    p = 0.3f;
    if ((p - 0.3f) == 0)
        cout << "Of course, they are the same !!!\n";
    else
        cout << "Not the same? Weird.....\n";
    return 0;
}

不要直接用==判断两个浮点数是否相等。
二进制浮点数无法精确表示绝大多数十进制小数，不管float还是double，存储的都是目标值的近似值，直接判等很容易因为精度误差得到不符合预期的结果。正确的做法是判断两个值的差值绝对值，是否小于业务场景允许的极小误差阈值（通常叫epsilon），比如判断float值是否等于0.3可以写为：
fabs(p - 0.3f) < 1e-6

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J. H. Jeng