README

🚧 等待 目前完全无法使用。

我试了。我失败了。当我恢复平衡时，我会修复它。 🤷‍♂️

浮点数比较 PHP 辅助函数。
无框架依赖。无要求。

💿 composer require dakujem/two-floats

比较浮点数

让我们面对现实。比较浮点数在任何计算语言中都是一件痛苦的事情。（最好是最多的。）

如果你曾经遇到过以下类似的情况，你就知道。

var_dump( 0.1 + 0.2 === 0.3 ); // bool(false) ... wait ... WTF?!

让我们解决这个问题

var_dump( Dakujem\TwoFloats::same(0.1 + 0.2, 0.3) ); // bool(true) ... now we are talking

用法

use Dakujem\TwoFloats;

比较相等

$num1 = 0.17;
$num2 = 1 - 0.83; // 0.17

if(TwoFloats::same($num1, $num2)) {
    // ...
}

可选，可以使用自定义 精度 设置，如果需要的话

$num1 = 0.0095;
$num2 = 0.0094;

TwoFloats::same($num1, $num2);                         // false
TwoFloats::same($num1, $num2, TwoFloats::epsilon(3));  // true, precision limited to 3 frac. digits

对于 < = > 比较

$c = TwoFloats::compare($num1, $num2);
if( $c > 0 ) {
    // $num1 > $num2
} elseif( $c < 0 ) {
    // $num1 < $num2
} else {
    // $num1 == $num2
}
// or with limited precision...
$c = TwoFloats::compare($num1, $num2, TwoFloats::epsilon($decimals) );

可以使用方法 TwoFloats::epsilon 根据所需的小数位数计算比较方法使用的 epsilon (ε)。

两种比较算法

内部有两种不同的比较算法。

• 一个用于最大精度
• 另一个用于有意限制精度时的便利性

相对epsilon算法

此算法在使用浮点数运算时提供 最大可能的平台精度。

当未显式传递epsilon时，默认由 TwoFloats::same 和 Twofloats::compare 方法使用。

算法在"浮点数指南"网站上进行了详细描述。

固定epsilon

当有意将精度限制为固定的小数位数时，第二个算法更为实用。

当显式传递epsilon时，由 TwoFloats::same 和 Twofloats::compare 方法使用。

🚧 TODO

发现

$f1 = 1.2432345436354879e-42; // will print unchanged
$f2 = 9.2432345436354879e-42; // will loose precision in the last digit

精度保证为15位小数（小数位数或小数），根据维基百科为 ~15.9。换句话说，数字 1.2345 有5位，同样 12345，它们需要相同的精度来存储。

可以使用sprintf在PHP中打印数字n，双精度为“无损”

sprintf('%.17g', $number);

请注意，float/double本身不是无损的，这种打印只能确保打印浮点数时不会丢失精度，即字符串转换回浮点数应得到完全相同的数字。

使用字符串进行比较不可靠，只有将数字转换为字符串然后使用BC Math等工具进行处理。但是，科学记数法（例如 1e-3）是BC Math无法处理的。

$f1 = 1_000_000.000_000;
$f2 = 1e6;
$f3 = 0.1+0.2;
$f4 = 0.3;

// thee two are equal in string
var_dump(sprintf('%.17g', $f1));
var_dump(sprintf('%.17g', $f2));

// this won't be equal
var_dump(sprintf('%.17g', $f3));
var_dump(sprintf('%.17g', $f4));

// this works, except for the scientific notation ...
var_dump(bcadd('0.1', '0.2', PHP_FLOAT_DIG));
var_dump(bccomp(bcadd('0.1', '0.2', PHP_FLOAT_DIG), '0.3', PHP_FLOAT_DIG));

原因

我没有找到可靠、经过测试且易于使用的库可以集成到我的解决方案中。
我发现了一些使用字符串比较的算法，但对我来说，我认为BC Math可能更可靠。
我还发现了一些基于epsilon的数值算法，但它们在处理边缘情况时表现不佳。
我还发现了一些任意精度库和扩展，它们使用起来太重或者太慢。

我想实现数值算法作为BC Math包装器的后备方案，但使用BC Math证明是一个头疼的问题（不支持科学记数法1e-8，并且需要正确转换为字符串而不丢失精度，这本身就是一个问题）。所以，我放弃了这个想法。

最后，我决定实现PHP中的“浮点数指南”算法。它看起来性能合理且精度高。然而，对于故意忽略特定固定（绝对）精度后的小数的场景，它不太方便，因为其epsilon是以相对方式工作的。因此，我最终实现了两个数值算法；一个使用相对epsilon以实现最大精度，另一个使用固定精度以提高实际可用性和便利性。

我希望这能成为PHP中比较浮点数的最终可靠、经过测试的开源插件解决方案。
欢迎任何形式的贡献。

其他选项

• BC Math
  • 存在多个问题（缩放，仅支持字符串，难以避免精度丢失）
• PHP Decimal
  • 只能作为PECL扩展安装

致谢

这个包中实现的一个算法发布在

• 《浮点数指南》网页上
• brazzy/floating-point-gui.de GitHub仓库

贡献

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