浮点数可以进行比较，但是浮点数由于表示精度在不同浮点数类型中的差异，所以会被误用。例如：
1 1 #include <iostream> 2 2 using namespace std; 3 3 4 4 int main() 5 5 { 6 6 float f1 = 7.123456789; 7 7 float f2 = 7.132456875; 8 8 cout << (f1 != f2 ? "not same\n" : "same\n"); 9 9 1010 float g = 1.0 / 3.0; 1111 double d = 1.0 / 3.0; 1212 cout << (g==d ? "same\n" : "not same\n"); 1313 1414 system("pause"); 1515 return 0; 1616 }
当你满怀信心读完程序后，想象出的运行结果却与真实的运行结果不同的时候，你会如何想？
首先，由于十进制单精度浮点数的有效位数为7，两个前7位相等而后面不同的数有可能在计算机中表示为同一个浮点数，因而判断两数不等而失败！
为了避免这类问题，请统一使用double，而不要混用不同精度的浮点。对于C++来说，float已是昔日黄花，除了过渡一些C程序，在新编的程序中实在没有太大用处，因为double完全包含了它，而且浮点运算在内部都是先化为double进行的，使用float还必须付出转换回来的时间开销，因此混进float只会添乱！！
另外，由于浮点数在计算机内实际上是一个近似表示，在手工计算看来为正确的结果，在计算机中运算未必能得出正确的结果。例如：
因为浮点数的构成原理，决定了十进制数在转换为内部浮点数时，由无穷尾数而带来的不精确性。上面程序中d1和d2变量的值本应相等，却在计算机内部为不等。
所以，我们还得到另外一个重要的经验：使用浮点数进行相等（==）和不等（！=）比较的操作通常是有问题的。浮点数的相等比较，一般总是使用两者相减的值是否落在0的邻域中来判断的。上面程序中第13行语句所示的邻域比较技术，请多多体会，进而模仿！