谁能向我解释为什么这个程序：
for(float i = -1; i < 1; i += .1F)
Console.WriteLine(i);
输出这个：
-1
-0.9
-0.8
-0.6999999
-0.5999999
-0.4999999
-0.3999999
-0.2999999
-0.1999999
-0.99999993
7.450581E-08
0.1000001
0.2000001
0.3000001
0.4000001
0.5000001
0.6000001
0.7000001
0.8000001
0.9000002
舍入误差从何而来？？
【问题讨论】：
标签： c# for-loop floating-point
我确信这个问题之前一定有人以某种形式提出过，但我无法在任何地方快速找到它。 :)
答案归结为浮点数的表示方式。您可以进入technical detail via wikipedia，但简单地说，十进制数不一定具有精确的浮点表示...
浮点数（无论如何都像双精度和浮点数一样以 2 为底的浮点数）的工作方式 [0] 是通过将 1/2 的幂相加得到你想要的。所以 0.5 只是 1/2。 0.75 是 1/2+1/4 等等。
问题来了，如果没有 2 的越来越小的幂的无穷无尽的流，你永远无法在这个二进制系统中表示 0.1，因此计算机能做的最好的事情就是存储一个非常接近但不完全是 0.1 的数字。
通常您不会注意到这些差异，但它们确实存在，有时您可以让它们表现出来。有很多方法可以处理这些问题，而您使用哪一种在很大程度上取决于您实际处理它的方式。
[0] 以稍微接近的方式
【讨论】：
浮点数不正确，它们总是近似的，因为它们必须四舍五入！！
它们在二进制表示中是精确的。
每个 CPU 或 pc 都可能导致不同的结果。
看看Wikipedia page
【讨论】：
最大的问题是0.1 不能用二进制表示，就像1 / 3 或1 / 7 不能用十进制表示一样。所以由于计算机在某些时候必须中断，它会累积一个舍入误差。
尝试在几乎任何编程语言中使用0.1 + 0.7 == 0.8，结果会是错误的。
在 C# 中要解决此问题，请使用 decimal 类型以获得更好的精度。
【讨论】：
【讨论】：
舍入误差来自浮点不是精确数据类型（转换为十进制时），它是一个近似值，注意C# Reference 浮点被指定为具有 7 位小数精度。
【讨论】：
它是任何浮点变量的基础。原因很复杂，但如果你用谷歌搜索的话，会有很多信息。
尝试使用 Decimal。
【讨论】：
正如其他海报所暗示的那样，问题源于浮点数是精确十进制表示的假设。它们不是——它们是数字的精确二进制（base-2）表示。您遇到的问题是您不能始终以十进制格式表示精确的二进制数 - 就像您不能以十进制格式表示 1/3 (.33333333...)。在某些时候，必须进行舍入。
在您的示例中，当您表示 .1F 时会发生舍入（因为这不是一个可以用 base-2 精确表示的值）。
【讨论】：