可能重复：
浮点不准确示例
double a = 0.3;
std::cout.precision(20);
std::cout << a << std::endl;
结果：0.2999999999999999889
double a, b;
a = 0.3;
b = 0;
for (char i = 1; i <= 50; i++) {
b = b + a;
};
std::cout.precision(20);
std::cout << b << std::endl;
结果：15.000000000000014211
所以.. 'a' 比它应该的要小。但是如果我们取 'a' 50 次 - 结果会比它应该的要大。
为什么是这样？在这种情况下如何获得正确的结果？
要获得正确的结果，请不要设置大于此数字类型可用的精度：
#include <iostream>
#include <limits>
int main()
{
double a = 0.3;
std::cout.precision(std::numeric_limits<double>::digits10);
std::cout << a << std::endl;
double b = 0;
for (char i = 1; i <= 50; i++) {
b = b + a;
};
std::cout.precision(std::numeric_limits<double>::digits10);
std::cout << b << std::endl;
}
尽管如果该循环运行 5000 次迭代而不是 50 次，即使使用这种方法也会显示累积的错误——这就是浮点数的工作方式。
为什么是这样？
因为浮点数以二进制形式存储，其中 0.3 是 0.01001100110011001... 重复就像 1/3 是 0.333333... 以十进制重复。当你写0.3，你实际上得到 0.299999999999999988897769753748434595763683319091796875 （无限二进制表示四舍五入到 53 个有效数字）。
请记住，对于设计浮点数的应用程序，不能准确表示 0.3 不是问题。浮点被设计用于：
与其他错误来源相比，二进制十进制转换几乎无关紧要。
现在，如果你正在编写财务软件，0.30 美元意味着0.30美元，情况就不同了。有针对这种情况设计的十进制算术类。
在这种情况下如何获得正确的结果？
将精度限制为 15 个有效数字通常足以隐藏“噪声”数字。除非你真的需要一个准确的答案，否则这通常是最好的方法。
计算机以二进制而不是十进制存储浮点数。
许多在十进制中看起来很普通的数字，例如 0.3，在二进制中没有有限长度的精确表示。
因此，编译器会选择具有精确二进制表示的最接近的数字，就像您0.33333为1⁄3.
如果你添加许多浮点数，这些微小的差异加起来，你会得到意想不到的结果。
并不是说它更大或更小，只是物理上不可能将“0.3”存储为二进制浮点数中的精确值。
获得“正确”结果的方法是不显示小数点后 20 位。