一.回顾浮点数的存储与读取

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浮点数的存入与读取流程总览：

二.浮点数使用的第一个注意事项

由于浮点数存入时很可能发生有效数值M二进制序列的截断以及被截去的序列的最高位的四舍五入而造成精度损失，所以两个浮点数直接用操作符进行比较很可能会得到不符合预期的结果。

举个例子：
int main()
{
    float a = 3.12f;
    a += 0.02f;
   
    float b = 3.14f;

    std::cout << (a == b) << std::endl;
    std::cout << (a > b) << std::endl;
    std::cout << (a < b) << std::endl;

    return 0;
}
简单调试一下代码：

上述代码中，a最终的值和b的值在数学上应该是相同的，但是由于精度丢失而导致了最后a<b,如果这时a和b直接用运算符进行比较则无法得到预期的结果。

两个浮点数的比较应该使用如下方式：

对于浮点数而言比较合适的精度为：0.000001

对于双进度浮点数而言比较合适的精度为：0.0000000000000001

因此可以定义两个宏：
#define epf 1e-6
#define epd 1e-16
f,f1,f2代表单精度浮点数，d，d1,d2代表双精度浮点数。

判断浮点数是否等于0：

要判断一个单精度浮点数是否等于0：if(fabs(f) <= eps );
要判断一个双精度浮点数是否等于0：if(fabs(d) <= epd);
判断两个浮点数是否相等：

要判断两个单精度浮点数是否相等：if(fabs(f1 - f2) <= eps);
要判断两个双精度浮点数是否相等：if(fabs(d1 - d2) <= epd);

注：fabs是求浮点数绝对值的函数。声明在<iostream>头文件中。
#define eps 1e-6
int main()
{
    float a = 3.12f;
    a +=0.02f;
    float b = 3.14f;
    if (fabs(a - b) <= eps)
    {
        std::cout << "a==b" << std::endl;
    }
    else
    {
        std::cout << "a!=b" << std::endl;
    }
    return 0;
}

三.浮点数使用的第二个注意事项

由于浮点数存入时可能发生数据截断，因此两个绝对值相差巨大的浮点数进行加减运算很多时候是没有意义的。

以十进制数为例来说明这个问题：

代码验证：
int main()
{
    float a = 1e38;
    std::cout << a << std::endl;
    
    float b = 1000;
    a = a + b;
    std::cout << a << std::endl;

    a = a - b;
    std::cout << a << std::endl;
    return 0;
}