嘿，这个问题问得太戳痛点了——C23一下子给浮点最值加了这么多新选项，刚接触的时候确实容易犯懵。我来给你把每个家伙的脾气摸透，再给你一个不用纠结的选型思路。

一、逐个拆解：四个方法的核心差异 #

咱们挨个看它们在不同场景下的表现，重点抓NaN处理、特殊值（±0、无穷大）、行为规则这几个关键点：

1. 老伙计：三元运算符 x > y ? x : y #

这是咱们用了几十年的写法，但它的软肋全在浮点比较的“天生缺陷”上：

• NaN是噩梦：因为NaN和任何数比较结果都是false，场景会特别迷：
  • 如果x是NaN，y是正常数：x > y为假，返回y
  • 如果y是NaN，x是正常数：x > y还是假，返回y（也就是NaN）
  • 两个都是NaN：返回y（NaN）
• ±0的坑：-0.0 > 0.0是假，所以-0.0 > 0.0 ? -0.0 : 0.0返回0.0；反过来0.0 > -0.0也是假，返回-0.0——完全看你写的顺序，逻辑上不一致
• 总结：只适合你100%确定两个数都不会是NaN、也完全不关心±0符号的场景，否则容易踩坑。

2. C99老将：fmax/fmin #

这是C99就有的标准库函数，专门解决三元运算符的NaN问题：

• NaN直接忽略：只要有一个参数是正常数，就返回那个正常数；只有两个都是NaN时才返回NaN
  • 例：fmax(10.0, NAN) → 10.0；fmax(NAN, -5.0) → -5.0；fmax(NAN, NAN) → NAN
• 特殊值处理：fmax(INFINITY, 1e308) → INFINITY；fmax(-0.0, 0.0)的返回值是实现定义的（有的编译器返回+0，有的返回-0）
• 信号NaN（sNaN）：会被安静转换成安静NaN（qNaN），不会触发浮点数异常
• 总结：是之前处理浮点最值的“安全首选”，但在±0符号处理上有小瑕疵。

3. C23新贵：fmaximum/fminimum #

这是完全遵循IEEE 754-2019标准的maximum/minimum操作，比fmax更严谨：

• NaN处理和fmax类似：有一个NaN返回另一个，两个都是NaN返回NaN，但对**信号NaN（sNaN）**的处理不同——如果参数是sNaN，会触发FE_INVALID浮点数异常（前提是你开启了浮点数异常检测）
• ±0符号严格合规：fmaximum(-0.0, 0.0) 固定返回0.0；fminimum(-0.0, 0.0) 固定返回-0.0，没有实现定义的模糊地带
• 无穷大处理一致：fmaximum(INFINITY, -INFINITY) → INFINITY，完全符合预期
• 总结：追求严格IEEE合规、需要明确±0符号处理、允许sNaN触发异常的场景用它。

4. C23特化款：fmaximum_num/fminimum_num #

这个是最“苛刻”的一个，核心规则是只要有NaN就返回NaN：

• NaN优先传播：哪怕只有一个参数是NaN，直接返回NaN；只有两个都是非NaN时，才返回最大/最小值
  • 例：fmaximum_num(20.0, NAN) → NAN；fmaximum_num(15.0, 25.0) → 25.0
• ±0和无穷大处理和fmaximum一致：fmaximum_num(-0.0, 0.0) → 0.0，fmaximum_num(INFINITY, 1e308) → INFINITY
• 总结：适合需要严格的“无NaN输入”保证的场景——比如科学计算、金融计算中，只要有NaN就不能让后续逻辑继续，用这个直接暴露问题。

二、不用纠结的选型建议 #

给你一个优先级排序，按“大多数场景安全”到“特化场景”：

1. 优先选fmaximum/fminimum（C23）：如果你的编译器支持C23，这个是最严谨的，完全符合现代浮点标准，NaN处理合理，±0符号明确，几乎能覆盖90%以上的浮点最值需求。
2. 兼容老标准选fmax/fmin：如果代码还需要兼容C99/C11，fmax依然靠谱，除了±0的处理可能有实现差异，其他场景都很安全。
3. 必须NaN就返回NaN选fmaximum_num/fminimum_num：在对输入纯净度要求极高的场景，只要有NaN就不能让后续逻辑继续，用这个直接传播NaN。
4. 尽量别用三元运算符：除非你能100%保证输入不会有NaN，也完全不关心±0的符号——否则很容易写出隐含bug的代码。

最后补一句：如果不确定输入有没有NaN，一定要用库函数而不是三元运算符，别给自己埋坑！