我知道，这些问题可能会问了很多，但是从我的阅读和测试它让我困惑了一下，很多我也做了阅读刚刚困惑我更因为它是相当复杂的。
有些人似乎有比较简单的问题，但我有没有问题我自己。
例如...
$num1 = 27.64;
$num2 = 27.64;
if ($num1 == $num2) {
echo 'Good!';
} else {
echo 'Bad!';
}
// Echo's "Good!"
...和
$num1 = 27.60;
$num2 = 27.6;
if ($num1 == $num2) {
echo 'Good!';
} else {
echo 'Bad!';
}
// Echo's Good
...和
$num1 = 27.60;
$num2 = 57.60;
if ($num1 <= $num2) {
echo 'Good!';
} else {
echo 'Bad!';
}
// Echo's Good
...和
$num1 = 25.00;
$num2 = 12.50 + 12.5;
if ($num1 == $num2) {
echo 'Good!';
} else {
echo 'Bad!';
}
// Echo's Good
然后，我看到这样的页面http://patchlog.com/php/comparing-float-values-in-php/ ，似乎有简单的问题，我不明白这一点。
我只是想了解他是如何获得的问题与他简单的代码，但我不与我。
实施例1
这些值将是相同的 - 你分配相同的十进制文本到每个变量。 与此相比，这样的代码：
$num1 = 27.64;
$num2 = 10.0 + 2.88 + 2.88 + 2.88 + 9.0; //In decimal arithmetic adds to 27.64
if ($num1 == $num2) {
echo 'Good!';
} else {
echo 'Bad!';
}
// Echo's "Bad!"
$ NUM2看起来应该是27.64，但它确实增加了类似27.639999999999997015720509807579219341278076171875（这就是我得到的，当我做计算在Visual C ++我的机器上）。 $ NUM1 = 27.6400000000000005684341886080801486968994140625（我的机器上），所以它们之间的区别。
实施例2
尾随0没什么区别。
实施例3
这些数字是不是浮点“宽容”中这样当然会有所不同。
实施例4
12.5是在浮点精确表示，所以12.5 + 12.5太（0.5是2 ^ -1）。
这是一个明显的例子：
$a = 0;
for ($i = 0; $i < 100000; $i++) {
$a += 0.00001;
}
print("$a\n");
你可能会认为你会得到1打印，但实际上输出为0.99999999999808 。
（结果是上x86_64体系）
更大的（或更小）的浮点数，则不太精确它是。 究竟如何精确将基于处理器体系结构。
尝试1E30或1E30做所有的测试...
前两个具有由编译器，这是解决这两个数字到相同的位模式提供的值。
我不会碰第三，因为它应该是显而易见的，为什么它的工作原理。
对于第四，使用的值具有明确定义的，完全准确的位模式。 尝试使用数字多一点因循守旧。
你可以试试
$a = '12.30';
作为字符串获得通过结束“0”默认删除，否则floatbox精确匹配。
当有业务，其数学成绩不能在浮点精确表示只发生浮点错误。 该错误被精确定义; 它们不是随机或任意的，所以当进行相同的操作相同的结果产生的。
在你的第一个例子中，可以分配“27.64”到$ NUM1和$ NUM2。 这里有正在执行操作：解析器必须解释字符串“27.64”，并产生一个浮点结果。 很有可能，解析器产生浮点数是最接近27.64。 （作为一个十六进制浮点数字，这个数字是0x1.ba3d70a3d70a4p + 4。的“P”之前的部分是一个十六进制数字，具有小数部分。所述的“P4”由2 4乘法装置，其十进制数，它是27.6400000000000005684341886080801486968994140625。）以及它产生在两种情况下相同的编号，所以$ NUM1到$ NUM2指示它们是彼此相等的比较，虽然也不是等于27.64（因为27.64不能被精确在浮点表示）。
在第二示例中，最接近于数字“27.60”的值的浮点数是一样的浮点数的最接近的数字“27.6”的值，由于两个数字表示相同的值。 所以，再一次，你会得到相同的结果。
在你的第三个例子，这两个数字的值相距甚远，所以你会得到不同的浮点数，和比较表明他们是不平等的。
在你的第四个例子，所有的值都是浮点精确表示，因此不存在错误。 25，12.50和12.5是二的幂的所有小倍数（包括具有负指数的权力，诸如0.5 = 2 -1，浮点型的范围内，因此它们是可表示的。另外，在的12.50和12.5总和是精确表示，所以将它们添加时没有舍入误差。因此，所有的结果是精确的，并且该比较指示之和等于25。
当人们期待从两个不同的计算相同的结果，将具有相同的数学结果会出现问题。 一个典型的例子就是“0.3”进行比较来“0.1 + 0.2”。 转换的数字“0.3”，以浮点产生最接近的表示值，其是0x1.3333333333333p-2（0.299999999999999988897769753748434595763683319091796875），略低于0.3。 转换“0.1”，以浮点产生最接近的表示值，其是0x1.999999999999ap-4（0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625），略超过0.1。 转换“0.2”，以浮点产生最接近的表示值，其是0x1.999999999999ap-3（0.200000000000000011102230246251565404236316680908203125），略超过0.2。 添加后两个值接近的产生了表示值到它们的总和，这是0x1.3333333333334p -2（0.3000000000000000444089209850062616169452667236328125）。 正如你所看到的，那笔是从。“3”转换为浮点所得的值不同，所以比较它们表示它们不相等。
