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

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;
}

其他回答

就数量的规模而言:

如果在某种物理意义上,ε是量的大小(即相对值)的一小部分,而A和B类型在同一意义上具有可比性,那么我认为,下面的观点是相当正确的:

#include <limits>
#include <iomanip>
#include <iostream>

#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <cassert>

template< typename A, typename B >
inline
bool close_enough(A const & a, B const & b,
                  typename std::common_type< A, B >::type const & epsilon)
{
    using std::isless;
    assert(isless(0, epsilon)); // epsilon is a part of the whole quantity
    assert(isless(epsilon, 1));
    using std::abs;
    auto const delta = abs(a - b);
    auto const x = abs(a);
    auto const y = abs(b);
    // comparable generally and |a - b| < eps * (|a| + |b|) / 2
    return isless(epsilon * y, x) && isless(epsilon * x, y) && isless((delta + delta) / (x + y), epsilon);
}

int main()
{
    std::cout << std::boolalpha << close_enough(0.9, 1.0, 0.1) << std::endl;
    std::cout << std::boolalpha << close_enough(1.0, 1.1, 0.1) << std::endl;
    std::cout << std::boolalpha << close_enough(1.1,    1.2,    0.01) << std::endl;
    std::cout << std::boolalpha << close_enough(1.0001, 1.0002, 0.01) << std::endl;
    std::cout << std::boolalpha << close_enough(1.0, 0.01, 0.1) << std::endl;
    return EXIT_SUCCESS;
}

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());
    }

与epsilon值进行比较是大多数人所做的(甚至是在游戏编程中)。

你应该稍微改变你的实现:

bool AreSame(double a, double b)
{
    return fabs(a - b) < EPSILON;
}

编辑:克里斯特在最近的一篇博客文章中添加了一堆关于这个主题的很棒的信息。享受。

/// testing whether two doubles are almost equal. We consider two doubles
/// equal if the difference is within the range [0, epsilon).
///
/// epsilon: a positive number (supposed to be small)
///
/// if either x or y is 0, then we are comparing the absolute difference to
/// epsilon.
/// if both x and y are non-zero, then we are comparing the relative difference
/// to epsilon.
bool almost_equal(double x, double y, double epsilon)
{
    double diff = x - y;
    if (x != 0 && y != 0){
        diff = diff/y; 
    }

    if (diff < epsilon && -1.0*diff < epsilon){
        return true;
    }
    return false;
}

我在我的小项目中使用了这个函数,它是有效的,但注意以下几点:

双精度误差可以为你制造惊喜。假设epsilon = 1.0e-6,那么根据上面的代码,1.0和1.000001不应该被认为是相等的,但在我的机器上,函数认为它们是相等的,这是因为1.000001不能精确地转换为二进制格式,它可能是1.0000009xxx。我用1.0和1.0000011测试了它,这次我得到了预期的结果。

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 ;
}