溢出问题
我们上文中介绍浮点数表示说过，浮点数是有表示范围的，浮点数溢出就是指在浮点数计算中，结果超过了浮点数类型所能表示的范围。
不可结合性
浮点数的加法和乘法不满足结合律，因为舍入误差可能会导致不同的计算顺序得到不同的结果。如：a、b 和 c 是浮点数，(a b) c 和 a (b c) 的结果可能不相等。
解决方案
介绍了浮点数的存在的一些问题后，我们再来看看在实际项目中，解决这些问题的一些常用的方案。
使用高精度数据类型
对于需要更高精度的计算，可以使用高精度数据类型，比如现在普遍使用的decimal，他是一种用于精确表示和计算十进制数的数据类型。
相较于其他浮点数类型（如 float 和 double），decimal 具有以下特点：
●高精度：decimal 使用固定的位数来表示数值，通常以小数点后的位数来衡量。这使得 decimal 能够提供更高的精确性和准确性。
●四舍五入：decimal 使用舍入规则，确保计算结果在保留有效位数的同时进行四舍五入，从而减少舍入误差。
●不受二进制表示误差影响：由于 decimal 使用十进制表示，而不是二进制，因此不会受到二进制浮点数表示误差的影响，提供更准确的结果。
●更广的数值范围：相较于其他浮点数类型，decimal 可以表示更广范围的数值，可以处理较大或较小的数值，同时保持精确性
在许多编程语言中，例如 C#、Java 和 Python，都提供了decimal 数据类型或相关的库或模块，用于处理需要高精度计算的场景。
尽管 decimal 数据类型在处理精确计算方面具有优势，但也存在一些缺点：内存占用较大、运算速度较慢、不适用于所有场景、不同编程语言和平台的兼容性问题等，在选择是否使用decimal 数据类型时，需要权衡精度要求、计算性能和内存消耗，并结合具体的应用场景进行使用。
转化为整型运算
将浮点数乘以一个较大的倍数，然后转换为整型进行运算。在得到最终结果后，再除以相应的倍数来恢复精度。这样可以在整型范围内进行计算，并减少精度损失。
使用高精度数值库
某些编程语言提供了高精度数值库，如Python的decimal模块或Java的BigDecimal类。这些库可以提供更高的精度和控制，用于处理需要精确计算的场景。
通用测试点
总结了一下常用的测试点如下图所示，用于验证浮点数的不同场景下的处理逻辑，包括精度、边界情况和特殊值处理。
通过针对这些测试内容进行测试，希望可以帮助大家发现浮点数在不同情况下可能出现的问题，如精度损失、溢出、不可结合性等。有助于优化浮点数的处理逻辑，改进算法的准确性和效率，并确保浮点数在实际应用中得到正确处理。
来源:微信公众号:360质量效能
出处:https://mp.weixin.qq.com/s/JsWDZZ1gEgDE0LzzTXFupg
