意识到这是一个老话题，但这篇文章是我发现的关于比较浮点数的最直接的文章之一，如果你想探索更多，它也有更详细的参考资料，它的主要站点涵盖了处理浮点数的完整范围的问题《浮点指南:比较》。

我们可以在浮点公差中找到一篇更实用的文章，并指出有绝对公差测试，在c++中归结为:

bool absoluteToleranceCompare(double x, double y)
{
    return std::fabs(x - y) <= std::numeric_limits<double>::epsilon() ;
}

及相对耐量试验:

bool relativeToleranceCompare(double x, double y)
{
    double maxXY = std::max( std::fabs(x) , std::fabs(y) ) ;
    return std::fabs(x - y) <= std::numeric_limits<double>::epsilon()*maxXY ;
}

文章指出，当x和y较大时，绝对检验失败;当x和y较小时，相对检验失败。假设绝对耐受性和相对耐受性是相同的，综合测试将是这样的:

bool combinedToleranceCompare(double x, double y)
{
    double maxXYOne = std::max( { 1.0, std::fabs(x) , std::fabs(y) } ) ;

    return std::fabs(x - y) <= std::numeric_limits<double>::epsilon()*maxXYOne ;
}

使用任何其他建议都要非常小心。这完全取决于上下文。

我花了很长时间在一个系统中追踪错误，该系统假设|a-b|<epsilon，则a==b。潜在的问题是:

The implicit presumption in an algorithm that if a==b and b==c then a==c. Using the same epsilon for lines measured in inches and lines measured in mils (.001 inch). That is a==b but 1000a!=1000b. (This is why AlmostEqual2sComplement asks for the epsilon or max ULPS). The use of the same epsilon for both the cosine of angles and the length of lines! Using such a compare function to sort items in a collection. (In this case using the builtin C++ operator == for doubles produced correct results.)

就像我说的，这完全取决于上下文和a和b的预期大小。

顺便说一下，std::numeric_limits<double>::epsilon()是“机器epsilon”。它是1.0和下一个用double表示的值之间的差值。我猜它可以用在比较函数中，但只有当期望值小于1时。(这是对@cdv的回答的回应…)

同样，如果你的int算术是双精度的(这里我们在某些情况下使用双精度来保存int值)，你的算术是正确的。例如，4.0/2.0将等同于1.0+1.0。只要你不做导致分数(4.0/3.0)的事情，或者不超出int的大小。

我对任何涉及浮点减法的答案都非常谨慎(例如，fabs(a-b) < epsilon)。首先，浮点数在更大的量级上变得更稀疏，在足够大的量级上，当间隔大于时，您可能只需要做a == b。其次，减去两个非常接近的浮点数(因为您正在寻找接近相等的浮点数)正是您得到灾难性抵消的方式。

虽然不能移植，但我认为grom的答案在避免这些问题方面做得最好。

这是另一个解:

#include <cmath>
#include <limits>

auto Compare = [](float a, float b, float epsilon = std::numeric_limits<float>::epsilon()){ return (std::fabs(a - b) <= epsilon); };

我使用以下函数进行浮点数比较:

bool approximatelyEqual(double a, double b)
{
  return fabs(a - b) <= ((fabs(a) < fabs(b) ? fabs(b) : fabs(a)) * std::numeric_limits<double>::epsilon());
}

不幸的是，即使您的“浪费”代码也是不正确的。EPSILON是可以添加到1.0并更改其值的最小值。值1.0非常重要——更大的数字在添加到EPSILON时不会改变。现在，您可以将这个值缩放到您正在比较的数字，以判断它们是否不同。比较两个双精度对象的正确表达式是:

if (fabs(a - b) <= DBL_EPSILON * fmax(fabs(a), fabs(b)))
{
    // ...
}

这是最小值。一般来说，你会想要在计算中考虑噪声，并忽略一些最不重要的位，所以更现实的比较应该是这样的:

if (fabs(a - b) <= 16 * DBL_EPSILON * fmax(fabs(a), fabs(b)))
{
    // ...
}

如果比较性能对您非常重要，并且您知道值的范围，那么您应该使用定点数字。