你可以四舍五入到n位精度:

double round( double x )
{
const double sd = 1000; //for accuracy to 3 decimal places
return int(x*sd + (x<0? -0.5 : 0.5))/sd;
}

函数double round(double)使用modf函数:

double round(double x)
{
    using namespace std;

    if ((numeric_limits<double>::max() - 0.5) <= x)
        return numeric_limits<double>::max();

    if ((-1*std::numeric_limits<double>::max() + 0.5) > x)
        return (-1*std::numeric_limits<double>::max());

    double intpart;
    double fractpart = modf(x, &intpart);

    if (fractpart >= 0.5)
        return (intpart + 1);
    else if (fractpart >= -0.5)
        return intpart;
    else
        return (intpart - 1);
    }

为了编译干净，必须包含“math.h”和“limits”。该函数根据以下舍入模式工作:

5.0的整数是5.0 3.8轮是4.0 2.3轮是2.0 1.5是2.0 0.501的一轮是1.0 0.5的整数是1.0 0.499轮是0.0 0.01的整数是0.0 第一轮是0.0 整数-0.01等于-0.0 -0.499等于-0.0 0.5的整数是-0.0 一轮-0.501是-1.0 一轮-1.5等于-1.0 -2.3是-2.0 轮-3.8是-4.0 -5.0的整数是-5.0

不需要实现任何东西，所以我不确定为什么这么多答案涉及定义、函数或方法。

C99中

我们有下面的and和header <tgmath.h>用于类型泛型宏。

#include <math.h>
double round (double x);
float roundf (float x);
long double roundl (long double x);

如果您不能编译它，那么您可能遗漏了数学库。类似的命令适用于我拥有的每个C编译器(几个)。

gcc -lm -std=c99 ...

c++ 11

我们在#include <cmath>中有以下和其他依赖于IEEE双精度浮点数的重载。

#include <math.h>
double round (double x);
float round (float x);
long double round (long double x);
double round (T x);

在std名称空间中也有等价物。

如果不能编译，则可能使用C编译而不是c++。下面的基本命令对于g++ 6.3.1、x86_64-w64-mingw32-g++ 6.3.0、clang-x86_64++ 3.8.0和Visual c++ 2015 Community既不会产生错误也不会产生警告。

g++ -std=c++11 -Wall

有序数除法

当除两个序数时，其中T是短的，int，长，或另一个序数，舍入表达式是这样的。

T roundedQuotient = (2 * integerNumerator + 1)
    / (2 * integerDenominator);

精度

毫无疑问，浮点运算中会出现奇怪的错误，但这只是在数字出现时才会出现，与四舍五入无关。

来源不仅仅是IEEE浮点数表示的尾数中的有效数字的数量，它与我们作为人类的十进制思维有关。

10是5和2的乘积，5和2是相对质数。因此，IEEE浮点标准不可能完美地表示为所有二进制数字表示的十进制数。

这不是舍入算法的问题。在选择类型和设计计算、数据输入和数字显示时，应该考虑到数学现实。如果应用程序显示的数字显示了这些十进制-二进制转换问题，那么该应用程序在视觉上表达了数字现实中不存在的、应该更改的准确性。

从c++ 11开始简单地:

#include <cmath>
std::round(1.1)

或者得到int

static_cast<int>(std::round(1.1))

如果你最终想要将round()函数的双输出转换为int型，那么这个问题的可接受的解决方案将如下所示:

int roundint(double r) {
  return (int)((r > 0.0) ? floor(r + 0.5) : ceil(r - 0.5));
}

当传入均匀随机值时，在我的机器上大约为8.88 ns。

据我所知，下面的功能是等效的，但在我的机器上是2.48 ns，具有显著的性能优势:

int roundint (double r) {
  int tmp = static_cast<int> (r);
  tmp += (r-tmp>=.5) - (r-tmp<=-.5);
  return tmp;
}

性能更好的原因之一是跳过了分支。

你可以四舍五入到n位精度:

double round( double x )
{
const double sd = 1000; //for accuracy to 3 decimal places
return int(x*sd + (x<0? -0.5 : 0.5))/sd;
}