基本浮点类型和包装类浮点有不同的比较行为

使事情更糟的是，在基本 float 类型和包装类 Float 之间，用于比较 NaN 和 -0 的规则是不同的。对于 float 值，比较两个 NaN 值是否相等将会得到 false ，而使用 Float.equals() 来比较两个 NaN Float 对象会得到 true。造 成这种现象的原因是，如果不这样的话，就不可能将 NaN Float 对象用作 HashMap 中的键。类似的，虽然 0 和 -0 在表示为浮点值时，被认为是相等的 ，但使用 Float.compareTo() 来比较作为 Float 对象的 0 和 -0 时，会显示 -0 小于 0。

Java理论与实践: 您的小数点到哪里去了？(2)

浮点中的危险

由于无穷大、NaN 和 0 的特殊行为，当应用浮点数时，可能看似无害的转换 和优化实际上是不正确的。例如，虽然好象 0.0-f 很明显等于 -f ，但当 f 为 0 时，这是不正确的。还有其它类似的 gotcha，表 2 显示了其中一些 gotcha 。

表 2. 无效的浮点假定

舍入误差

浮点运算很少是精确的。虽然一些数字（譬如 0.5 ）可以精确地表示为二进 制（底数 2）小数（因为 0.5 等于 2 -1），但其它一些数字（譬如 0.1 ）就 不能精确的表示。因此，浮点运算可能导致舍入误差，产生的结果接近 ― 但不 等于 ― 您可能希望的结果。例如，下面这个简单的计算将得到 2.600000000000001 ，而不是 2.6 ：

double s=0; 　 for (int i=0; i<26; i++) 　　 s += 0.1; 　 System.out.println(s);

类似的， .1*26 相乘所产生的结果不等于 .1 自身加 26 次所得到的结果。 当将浮点数强制转换成整数时，产生的舍入误差甚至更严重，因为强制转换成整 数类型会舍弃非整数部分，甚至对于那些“看上去似乎”应该得到整数值的计算 ，也存在此类问题。例如，下面这些语句：

double d = 29.0 * 0.01; 　 System.out.println(d); 　 System.out.println((int) (d * 100));

将得到以下输出：

0.29 　 28

这可能不是您起初所期望的。

浮点数比较指南

由于存在 NaN 的不寻常比较行为和在几乎所有浮点计算中都不可避免地会出 现舍入误差，解释浮点值的比较运算符的结果比较麻烦。

最好完全避免使用浮点数比较。当然，这并不总是可能的，但您应该意识到 要限制浮点数比较。如果必须比较浮点数来看它们是否相等，则应该将它们差的 绝对值同一些预先选定的小正数进行比较，这样您所做的就是测试它们是否“足 够接近”。（如果不知道基本的计算范围，可以使用测试“abs(a/b - 1) < epsilon”，这种方法比简单地比较两者之差要更准确）。甚至测试看一个值是 比零大还是比零小也存在危险 ―“以为”会生成比零略大值的计算事实上可能 由于积累的舍入误差会生成略微比零小的数字。

NaN 的无序性质使得在比较浮点数时更容易发生错误。当比较浮点数时，围 绕无穷大和 NaN 问题，一种避免 gotcha 的经验法则是显式地测试值的有效性 ，而不是试图排除无效值。在清单 1 中，有两个可能的用于特性的 setter 的 实现，该特性只能接受非负数值。第一个实现会接受 NaN，第二个不会。第二种 形式比较好，因为它显式地检测了您认为有效

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