浮点数为什么会有精度问题？
计算机是用二进制来计算储存的，程序员写的十进制的小数，计算机内部只能用二进制小数来表达1/2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/32, 1/64, 1/128 … 1/(2^n），所以无法绝对精准。
例如：十进制的0.2。
0.01 = 1/4 = 0.25 ,太大
0.001 =1/8 = 0.125 , 又太小
0.0011 = 1/8 + 1/16 = 0.1875 , 逼近0.2了
0.00111 = 1/8 + 1/16 + 1/32 = 0.21875 , 又大了
0.001101 = 1/8+ 1/16 + 1/64 = 0.203125 还是大
0.0011001 = 1/8 + 1/16 + 1/128 = 0.1953125 这结果不错
0.00110011 = 1/8+1/16+1/128+1/256 = 0.19921875
浮点数的解决办法
展示的时候 %.2f,这种方法可以使展示准确到你想要的位数。
计算的时候可以使用round()函数来提高精度，例如float a，精准到后两位，round(a*100.00)/100。
double f = 3.4999
round(b*100.00)/100 = 3.500000
round(b) = 3.000000
ceil(b) = 4.000000
floor(b) = 3.000000
round：如果参数是小数，则求本身的四舍五入。
ceil：如果参数是小数，则求最小的整数但不小于本身.
floor：如果参数是小数，则求最大的整数但不大于本身.