比较两个双精度浮点数或两个浮点数最有效的方法是什么?
简单地这样做是不正确的:
bool CompareDoubles1 (double A, double B)
{
return A == B;
}
比如:
bool CompareDoubles2 (double A, double B)
{
diff = A - B;
return (diff < EPSILON) && (-diff < EPSILON);
}
似乎是浪费加工。
有人知道更聪明的浮点比较器吗?
当前回答
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。
其他回答
有关更深入的方法，请参阅比较浮点数。以下是该链接的代码片段:
// Usable AlmostEqual function
bool AlmostEqual2sComplement(float A, float B, int maxUlps)
{
// Make sure maxUlps is non-negative and small enough that the
// default NAN won't compare as equal to anything.
assert(maxUlps > 0 && maxUlps < 4 * 1024 * 1024);
int aInt = *(int*)&A;
// Make aInt lexicographically ordered as a twos-complement int
if (aInt < 0)
aInt = 0x80000000 - aInt;
// Make bInt lexicographically ordered as a twos-complement int
int bInt = *(int*)&B;
if (bInt < 0)
bInt = 0x80000000 - bInt;
int intDiff = abs(aInt - bInt);
if (intDiff <= maxUlps)
return true;
return false;
}
Qt实现了两个函数，也许你可以从中学到一些东西:
static inline bool qFuzzyCompare(double p1, double p2)
{
return (qAbs(p1 - p2) <= 0.000000000001 * qMin(qAbs(p1), qAbs(p2)));
}
static inline bool qFuzzyCompare(float p1, float p2)
{
return (qAbs(p1 - p2) <= 0.00001f * qMin(qAbs(p1), qAbs(p2)));
}
您可能需要以下函数，因为
请注意，比较p1或p2为0.0的值是无效的， 也不会比较其中一个值为NaN或无穷大的值。 如果其中一个值总是0.0，则使用qFuzzyIsNull代替。如果一个人 其中的值很可能是0.0，一种解决方案是将两者都加上1.0 值。
static inline bool qFuzzyIsNull(double d)
{
return qAbs(d) <= 0.000000000001;
}
static inline bool qFuzzyIsNull(float f)
{
return qAbs(f) <= 0.00001f;
}
这个怎么样?
template<typename T>
bool FloatingPointEqual( T a, T b ) { return !(a < b) && !(b < a); }
我见过各种方法，但从来没有见过这个，所以我也很好奇听到任何评论!
我使用这个代码:
bool AlmostEqual(double v1, double v2)
{
return (std::fabs(v1 - v2) < std::fabs(std::min(v1, v2)) * std::numeric_limits<double>::epsilon());
}
你写的代码有bug:
return (diff < EPSILON) && (-diff > EPSILON);
正确的代码应该是:
return (diff < EPSILON) && (diff > -EPSILON);
(…是的，这是不同的)
我想知道晶圆厂是否会让你在某些情况下失去懒惰的评价。我会说这取决于编译器。你可能想两种都试试。如果它们在平均水平上是相等的，则采用晶圆厂实现。
如果你有一些关于两个浮点数中哪一个比另一个更大的信息，你可以根据比较的顺序来更好地利用惰性求值。
最后，通过内联这个函数可能会得到更好的结果。不过不太可能有太大改善……
编辑:OJ，谢谢你纠正你的代码。我相应地删除了我的评论
