C++如何判斷一個浮點數為0?
想到的一個辦法是abs(num)&<10e-8；
0就是0。如果num == 0.0為假，那麼num就不為0.
你說的這個是處理實際數據時候的誤差問題。這和C++或者編程無關，任何數據處理，在存在誤差的前提下，絕大多數情況都只能判斷兩個結果是否足夠接近，而不能直接判斷相等。
而具體多大範圍內可以視為「足夠接近」。這取決於你數據原本的測量或者記錄的誤差、你的具體運算過程、以及你需要的精度。不是隨便拿一個你覺得很小的數就可以的。
一般情況，題主的方法已經能湊合了（即再一個很小範圍內的數作為0）。浮點數是不精確的，應當實際情況實際考慮。我不知道題主希望的是完全精確地為0（+/- 0.0000000....0f），還是想表示我想像中的為0（例如覺得(x / y) * y - x的結果一定是0的這種為0，即數學上來說，它應該等於0）。
精確比較，num == 0.0
很多人不推薦這種寫法，但是事實上這是保證num確確實實等於0（包括+0.0和-0.0）的判斷寫法，我們配合一個可以被float精確表示的數：
可以看到，我們拿到了令人喜歡的結果。這是因為浮點數的加減乘除是精確舍入（據傳言是0.5ulp，非常精確，在遵循IEEE 754/854的機器上是這樣的（暗示曾經有那種a + b都不精確的語言/機器存在過））的。下面引入一個超越函數來帶來誤差：
此時，特點就明顯了——sin運算引入的誤差累計導致了結果並不是0，儘管從程序上看，結果本應該是0來著。
看起來差不多，fabs(num - constant) &< constant_value
例如判斷a是否0：fabs(num - 0.0) &< constant_value。但是這個方案提出的問題和它解決的問題一樣多——constant_value是多少？機器ε嗎？1e-6嗎？1e-8嗎？可見這也不是一個完美方案。同時，這樣的寫法並不保證num是真正的0，而是它大致上為0。到底該小於幾的問題很快就可以凸顯出來：
選擇哪一種，應當由題主自行決定。當然，這種寫法：fabs(a - b) &< DBL_EPSILON、&< 1e-8並不是萬能的。所以一定要實際情況實際考慮，並且儘可能的避免誤差的引入。
什麼叫儘可能的減少誤差，舉個栗子，複數除法：
這個公式上過高中的你應該是非常非常熟悉。直覺，很顯然，分母 太大的話運算誤差就會上天。所以我們要避免分母太大來減少誤差。例如變成這樣（傳言中是Smith的公式，哪個Smith我就不知道了hhhhhh）：
想辦法去保證它儘可能的在安全範圍內，這就是減少誤差的操作。類似的例子還有很多，例如浮點數組求和、計算ln(1 + x)、已知三邊算三角形面積、一元二次方程求解等等。它們都會存在至少一種可能遇到的特殊情況導致誤差變大。對於任何浮點計算，都應該去考慮怎麼避免誤差。
浮點數為0就是 a == 0;
如果不等, 那麼a就不是0
你的寫法是指近似為0, 而不是0
上一個Qt的實現吧
*/
static inline bool qFuzzyIsNull(double d)
{
return qAbs(d) &<= 0.000000000001;
}
/*!
internal
*/
static inline bool qFuzzyIsNull(float f)
{
return qAbs(f) &<= 0.00001f;
}
浮點數裡面本來就有0這個值啊？？
我覺得你是想解決演算法用浮點數計算產生誤差的問題吧？
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