危险的浮点数float

今天写程序又以为我见鬼了！最后查出来发现原来又是浮点数搞的鬼！

情况大致是这样的，我想要测试向量运算的速度，所以要对一个浮点数向量进行求和运算，代码如下：

int vect_size=100000000;
vector<float> vect1(vect_size,0.1);
float sum=0;
for(int i=0;i<vect1.size();++i){
	sum+=vect1[i];
}
printf("%f\n",sum);

10^8个0.1求和，地球人都知道结果应该是10^7，运行结果竟然是……2.097152*10^7

我了个擦！我读书少你也不能这么骗我啊！

当vect_size为10000时，运行结果为999.902893，说明错误是累加形成的，并非溢出之类的造成的。

注意我保留了小数点后这么多位，原因是在不同的电脑上运行，结果是相同的，即都会产生这么大的偏差。

如果我把float换成double，那么结果是没有问题的。

我猜想了一下原因：

float的精度有一定的上限，对于任何小数，float都只能是用一个最接近的数来表示，并不是完全一样的数，即float是不连续的。所以0.1在float中是不存在的，只存在0.100000001（举个例子~），而这个规则是float的定义造成的，并非编译器或运行环境决定的，所以在不同的电脑上运行结果相同。此外，double的精度更高，所以在1亿这个量级上还看不出误差。

是否真是这样，等有时间研究下float再说。

不过这么看，float真是蛮危险的，因为其反直觉，所以很有可能给程序造成一些意料之外的结果（就是我说的见鬼了）。

我上一次见鬼也是跟float有关，大致代码如下：

float f=0.1;
if(f==0.1){
   printf("equal!");
}

当时还是用python写的，死活不通过……其实原因上面已经提到了。

float当真反直觉！代码中的不确定因素！