为何浮点数可能丢失精度
浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式。 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用。 为此，可能会经历一些精度丢失，并且一些浮点运算可能会产生意外的结果。
导致此行为的原因是下面之一：
十进制数的二进制表示形式可能不精确。
使用的数字之间类型不匹配（例如，混合使用浮点型和双精度型）。
为解决此行为，大多数程序员或是确保值比需要的大或者小，或是获取并使用可以维护精度的二进制编码的十进制 (BCD) 库。
浮点值的二进制表示形式影响浮点计算的精度和准确性。 Microsoft Visual C++ 使用 IEEE 浮点格式。
示例
// Floating-point_number_precision.c
// Compile options needed: none. Value of c is printed with a decimal
// point precision of 10 and 6 (printf rounded value by default) to
// show the difference
#include <stdio.h>
#define EPSILON 0.0001 // Define your own tolerance
#define FLOAT_EQ(x,v) (((v - EPSILON) < x) && (x <( v + EPSILON)))
int main() {
float a, b, c;
a = 1.345f;
b = 1.123f;
c = a + b;
// if (FLOAT_EQ(c, 2.468)) // Remove comment for correct result
if (c == 2.468) // Comment this line for correct result
printf_s("They are equal.\n");
else
printf_s("They are not equal! The value of c is %13.10f "
"or %f",c,c);
}
注释
对于 EPSILON，可以使用常量 FLT_EPSILON（对于浮点型定义为 1.192092896e-07F）或者 DBL_EPSILON（对于双精度型定义为 2.2204460492503131e-016）。 需要为这些常量包含 float.h。 这些常数被定义为最小的正数 x，因此 x+1.0 不等于 1.0。 因为这是非常小的数，所以对于涉及大数的计算应采用用户定义的公差。