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。

/// 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 ;
}

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());
}

以更一般的方式:

template <typename T>
bool compareNumber(const T& a, const T& b) {
    return std::abs(a - b) < std::numeric_limits<T>::epsilon();
}

注意: 正如@SirGuy所指出的，这种方法是有缺陷的。 我把这个答案留在这里，作为一个不遵循的例子。

下面是使用std::numeric_limits::epsilon()不是答案的证明——对于大于1的值它会失败:

证明我上面的评论:

#include <stdio.h>
#include <limits>

double ItoD (__int64 x) {
    // Return double from 64-bit hexadecimal representation.
    return *(reinterpret_cast<double*>(&x));
}

void test (__int64 ai, __int64 bi) {
    double a = ItoD(ai), b = ItoD(bi);
    bool close = std::fabs(a-b) < std::numeric_limits<double>::epsilon();
    printf ("%.16f and %.16f %s close.\n", a, b, close ? "are " : "are not");
}

int main()
{
    test (0x3fe0000000000000L,
          0x3fe0000000000001L);

    test (0x3ff0000000000000L,
          0x3ff0000000000001L);
}

运行产生如下输出:

0.5000000000000000 and 0.5000000000000001 are  close.
1.0000000000000000 and 1.0000000000000002 are not close.

请注意，在第二种情况下(1且仅大于1)，两个输入值尽可能接近，并且仍然比较为不接近。因此，对于大于1.0的值，不妨只使用相等性测试。当比较浮点值时，固定的epsilon将无法保存您的数据。