你遇到的其实是浮点数精度导致的重复值误判问题——虽然控制台显示的都是-3.0000，但实际上每次fzero返回的结果可能存在极其微小的差异（比如-3.0000000001和-2.9999999998），而unique默认是严格的精确值比较，所以会把这些近似值当成不同元素保留，就出现了重复的-3。

下面给你几个可行的解决方案：

方案1：给unique设置容差参数 #

从Matlab R2015a版本开始，unique支持通过tol参数指定误差容忍范围，把在容差内的数值视为相等。你可以设置一个合理的小容差（比如1e-6）：

answerArrayUnique = unique(answerArray, 'tol', 1e-6);

这样所有和-3的差异小于1e-6的数值都会被合并成一个-3，完美解决重复问题。

方案2：先对结果四舍五入再去重 #

如果你的Matlab版本较旧，不支持tol参数，可以先把结果四舍五入到和控制台显示一致的小数位（比如4位），再调用unique：

roundedArray = round(answerArray, 4);
answerArrayUnique = unique(roundedArray);

这样就能把那些有微小差异的-3统一成-3.0000，再去重就不会出现重复了。

额外优化建议：直接用roots求多项式根 #

其实对于多项式求根，完全不需要用fzero遍历初始值这么麻烦，Matlab自带的roots函数可以直接计算多项式的所有根，结果更精确也不会有重复问题。假设你的多项式是f(x) = x^3 - 7x + 6（对应根-3、1、2），你可以直接在Compute.m里写：

% 多项式系数，按x的降幂排列：x³ + 0x² -7x +6
coeffs = [1 0 -7 6];
rootsArray = roots(coeffs);
% 如果只需要实数根，过滤掉虚部（如果有的话）
realRoots = rootsArray(imag(rootsArray) == 0);
% 排序后得到干净的根列表
sortedRealRoots = sort(realRoots);

这种方法比fzero遍历高效得多，也从根源上避免了去重的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者obizues