今天给各位分享OJ判题的浮点数比较问题的知识，其中也会对为啥不建议使用浮点数比较进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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整数实数浮点数有什么区别和意义
整数是指正整数、负整数和零，如-6、0、32等。
浮点数是指带有有限位小数的有理数，如-10.8、0.00、25.01等。
整数既可以是整数，也可以是浮点数，例如255是整数，而255.0则是浮点数。
整数运算，得到的结果是一个整数，并且计算结果中的小数部分将被忽略。例如：用整数运算时，100÷3＝33。
浮点运算，得到的结果是一个浮点数，计算结果中的小数部分将保留下来。
浮点误差的解决方法
以下是几种常见的浮点误差解决方法:
1.使用浮点精度限制：在编写程序时，可以使用浮点精度限制来限制浮点数的计算精度。例如，在Python中，可以使用float('inf')来表示无限大，float('nan')来表示非数字结果，从而避免浮点数误差。
2.使用浮点运算误差修正：有些编程语言提供了浮点运算误差修正的函数，例如Python中的math库。这些函数可以在进行浮点运算时，自动进行误差修正，从而保证运算精度。
3.使用整数运算：在某些情况下，使用整数运算可以避免浮点误差。例如，在Python中，可以使用int()函数将浮点数转换为整数，从而避免浮点误差。
4.使用浮点运算误差检测：有些编程语言提供了浮点运算误差检测的函数，例如Python中的isclose()函数。这些函数可以在进行浮点运算时，自动检测浮点误差，从而保证运算精度。
综上所述，浮点误差解决方法多种多样，具体使用方法取决于具体编程环境和需求。在使用浮点误差解决方法时，需要根据实际情况进行选择，以保证计算精度和稳定性。
OJ判题的浮点数比较问题
应该是精度有限的问题。
实际运算的时候效果也一样吧浮点和半浮点区别
浮点
浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。
半浮点
16bit浮点数也被称为半浮点（halffloat），非常类似于IEEE对32bit单精度浮点数标准，只不过它只有5个exponent位和10个mantissa位而已。值得注意，这并不是一个标准的C++数据，CPU对其支持也不够好，不过GPU却能如同处理32bit浮点数一样高效的处理它。
关于OJ判题的浮点数比较问题，为啥不建议使用浮点数比较的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
