简单的 C 处理小数的程序[重复]

Question

这个问题在这里已经有了答案：

10 年前关闭。

可能重复：
奇怪的 output 比较浮点数和浮点数

所以这个程序只是读入一堆数字，然后通过除以输入的总数来找到它们的平均值。 但是，最终结果在末尾增加了几位小数，我不确定为什么会这样。

对于这个给定的输入：483、10、3051、188、200、0

output 应该是 786.4，但它是 786.400024。 我究竟做错了什么？ 在此先感谢伙计们。

int main(int argc, char** argv)
{
    int averageOfNumbers = 0;

    printf("Enter the sequence of numbers:");
    int nextNumber;
    float numberCounter = 0;
    do
    {
            scanf("%d", &nextNumber);
            if(nextNumber > 0)
            {
                    numberCounter++;
                    averageOfNumbers += nextNumber;
            }
    } 
    while(nextNumber > 0);
    float finalAverage = (float) (averageOfNumbers/numberCounter);
    averageOfNumbers = averageOfNumbers/numberCounter;
    printf("Average of the numbers in the sequence is %f\n", finalAverage);

}

Answer 1

浮点数提供了对实数的精确但不精确的近似。 （精确度取决于它们的大小：您使用的浮点类型有多少位精度可用。）

IEEE 754 浮点（许多计算机上使用的一种非常流行的表示法）使用二进制。 这意味着二进制小数，如 1/2、1/4、1/8 及其组合：3/8、5/16 等都被精确表示（在可用精度位数的限制内）。 不是基于二的幂的分数不能准确表示。

数字 1/10 或 0.1 没有确切的表示。 当你把 0.1 输入机器时，它会被转换成一个有许多接近 0.1 的二进制数字的值。 当你用printf或者你有什么打印回来时，你又得到0.1 ，因为printf function 将它四舍五入，所以看起来0.1被精确表示： 0.1进入机器，天哪， 0.1出来了。 假设需要 10 位小数的精度才能看到0.1和实际值之间的差异，但您只打印到 8 位。 好吧，它当然会显示为0.1 。 您的浮点打印例程已经消除了错误！

C printf 中的%f转换说明符将使用更多数字表示较大的数字，因为它使用固定的小数点后位数，默认值为六位。 因此，例如 0.002 将打印为 0.002000。 但是数字 123456 将打印为 123456.000000。 数量级的数字越大，打印的有效数字就越多。 当您使用 %f 打印 786.4 时，您实际上要求的是 9 位小数的精度。 三个用于 786 integer 部分，然后是六个。

您使用的float很可能是 32 位 IEEE 754 浮点数。 这只有 24 位精度。 （1 位用于符号，7 位用于二进制指数，剩下 24。）24 位仅相当于大约 7 位十进制数字的精度！

因此，您要求机器将 786.4（请记住，它的表示不精确）打印为九位有效数字。 从仅适用于大约 7 位小数有效数字的浮点表示，您要求再提供两位不存在的精度。 因此得到两个错误数字。

所以你可以做的是使用更广泛的类型，比如double和/或改变你打印结果的方式。 不要要求这么多有效数字。 例如尝试%.3f （小数点后三位数）。

顺便说一句，C中的float类型应该很少用到。 您通常希望使用double类型。 float有它的用途，比如在大 arrays 中节省空间。

Answer 2

使用 double 将解决您的问题。 float 的准确性和精度是问题的原因。

Answer 3

浮点类型不能完全准确地表示所有数字——许多数字只能用浮点数近似表示； 这意味着给定足够的有效数字，您最终会发现那些不能完全适合表示的数字的精度损失。

使用float数据类型的问题是它是浮点类型中最不准确的。 （C 和 C++ 中的默认浮点类型是double - 这是你应该使用的；你应该避免使用float除非你有一些令人信服的理由否则使用它）。 在现代 32 位桌面平台上，对于某些近似数字，浮点数可能仅精确到大约 6-7 位有效数字，对于相同的数字，同一平台上的双精度数可能精确到大约 13-14 sf（注意：这是有效数字而不是小数位。）。

我强烈建议您花时间阅读浮点数的工作原理（将其输入谷歌，您会发现大量解释；）； 了解它们在内部是如何表示的将有助于使您成为更好的程序员