緣由：在看Rust編寫的代碼，發(fā)現(xiàn)了一行浮點(diǎn)數(shù)等于比較的代碼，于是編輯如下內(nèi)容。

在Rust中，進(jìn)行浮點(diǎn)數(shù)比較時(shí)需要特別小心，因?yàn)楦↑c(diǎn)數(shù)由于精度限制無(wú)法精確表示小數(shù)，可能會(huì)導(dǎo)致直接比較（如 ==）的結(jié)果不符合預(yù)期。這里是一些注意事項(xiàng)和常見的解決方案：

1. 避免直接使用 == 或 != 比較

浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算中的精度誤差，可能導(dǎo)致直接比較不準(zhǔn)確。例如：

let a = 0.1 + 0.2;
let b = 0.3;
println!("{}", a == b); // 輸出: false

雖然理論上 a 和 b 應(yīng)該相等，但計(jì)算誤差會(huì)讓它們的值稍有不同。因此，避免使用 == 或 != 直接比較浮點(diǎn)數(shù)。

2. 使用允許誤差（誤差容限）進(jìn)行比較

通常，在比較浮點(diǎn)數(shù)時(shí)引入一個(gè)允許的誤差范圍（即誤差容限）。例如，如果兩個(gè)浮點(diǎn)數(shù)的差異在某個(gè)很小的范圍內(nèi)，就可以認(rèn)為它們相等。

fn approx_equal(a: f64, b: f64, epsilon: f64) -> bool {(a - b).abs() < epsilon
}fn main() {let a = 0.1 + 0.2;let b = 0.3;println!("{}", approx_equal(a, b, 1e-10)); // 輸出: true
}

這里 epsilon 是誤差容限，根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的值，比如 1e-10 或更小的值。

3. 使用 f64::EPSILON 或 f32::EPSILON

Rust 提供了 f64::EPSILON 和 f32::EPSILON，表示浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算中能表示的最小差值。通常 EPSILON 可以作為誤差容限的基礎(chǔ)，不過(guò)更常見的是在其基礎(chǔ)上進(jìn)行放大：

fn approx_equal(a: f64, b: f64) -> bool {(a - b).abs() < f64::EPSILON * 10.0 // 放大 epsilon 以確保誤差范圍足夠
}

4. 使用內(nèi)置的 f64::total_cmp

如果需要對(duì)浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行排序，可以使用 total_cmp 方法。這個(gè)方法會(huì)考慮特殊的浮點(diǎn)數(shù)情況，比如 NaN 和 -0.0，避免精度誤差對(duì)排序結(jié)果的影響：

fn main() {let mut values = vec![0.1 + 0.2, 0.3];values.sort_by(|a, b| a.total_cmp(b));println!("{:?}", values);
}

5. 盡量避免不必要的浮點(diǎn)計(jì)算

盡量避免將多個(gè)浮點(diǎn)計(jì)算組合在一起，特別是涉及較小或較大的數(shù)。浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算誤差是累積的，因此計(jì)算越復(fù)雜，誤差越明顯。

6. 避免與 NaN 進(jìn)行比較

任何浮點(diǎn)數(shù)與 NaN（非數(shù)）進(jìn)行比較都會(huì)返回 false。如果可能存在 NaN 值，應(yīng)提前檢查和處理。

let x = f64::NAN;
if x.is_nan() {println!("x is NaN");
}

總結(jié)

浮點(diǎn)數(shù)的精度誤差是比較時(shí)的一大挑戰(zhàn)。在 Rust 中進(jìn)行浮點(diǎn)數(shù)比較時(shí)，應(yīng)盡量避免直接比較，使用誤差容限或 total_cmp 方法。