floating-point - 比较浮点数的方法之间的区别

Question

判断两个浮点数是否相同的方法似乎有很多。以下是我发现的一些示例：

1. fabs(x - y) < n * FLT_EPSILON * fabs(x)或者fabs(x - y) < n * FLT_EPSILON * fabs(y)

2. fabs(x - y) < n * FLT_EPSILON * fabs(x + y)

3. fabs(x - y) < n * FLT_EPSILON * fabs(x + y) || fabs(x - y) < FLT_MIN)

4. fabs(x - y) / sqrt(x * x + y * y + FLT_EPSILON * FLT_EPSILON) < n * FLT_EPSILON

我真的对他们感到困惑。假设有一个比较两个浮点数的最佳方法，这是最快且最准确的，其他方法甚至不应该存在。所以这些不同的方式肯定各有优劣。

我的问题是：哪种方法最快/最准确/最实用？

参考链接：

http://accu.org/index.php/journals/1558（1和 4）

https://stackoverflow.com/a/10335601/5399734（2和3）

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澄清：至少，我不认为“最快/最准确”主要是基于意见的。

Answer 1

最快最准确的是x == y. 在我知道计算准确的情况下，我经常使用它。在其他一些情况下，我会根据特定应用程序的要求对其中一个数字进行四舍五入，然后进行精确比较。

到目前为止，我不需要使用您问题中更复杂的表达方式之一。但话又说回来，也许我只是没有做“真正的计算”。