为何使用float类型变量时0.1+0.2==0.3返回true？

这个问题的核心在于浮点数的精度差异以及C++中字面量的默认类型，我来给你拆解清楚：

• 默认小数字面量是double类型：在C++里，像0.1、0.2、0.3这类小数字面量，默认会被当作double（双精度浮点数）处理。double的精度很高（约15-17位有效数字），但0.1和0.2在二进制中是无限循环的小数，即使是double也只能存储它们的近似值。当你直接计算0.1 + 0.2时，这个结果和0.3的double近似值之间存在极其微小的差异，所以直接判断0.1 + 0.2 == 0.3会返回false。

• float的精度截断抹平了误差：当你把这些double字面量赋值给float变量时，情况就变了。float的存储位远少于double（只有约6-7位有效数字），它会对输入的double值进行精度截断，只保留最接近的能被float表示的近似值。这时候，float版本的0.1和0.2相加后的结果，刚好等于float版本的0.3的近似值——原本double里的微小误差在转成float时被“吃掉”了，最终三者的近似值刚好相等，所以判断返回true。

• 关键注意事项：无论是float还是double，都绝对不要直接用==判断浮点数相等，因为浮点数的存储本质是对十进制数的二进制近似。正确的做法是判断两个值的差值是否小于一个极小的阈值（通常称为epsilon），比如：

  #include <cmath> // 需要包含cmath头文件来使用fabs函数
  
  float x, y, z;
  x = 0.1;
  y = 0.2;
  z = 0.3;
  if (fabs(x + y - z) < 1e-6) { // 1e-6是适合float的阈值，double可以用1e-12
      cout << "True" << endl;
  } else {
      cout << "False" << endl;
  }
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adam Kevin