本文由ruby-china的一篇帖子“由小数的精度问题引出设计问题”引出，帖子也是我发的，在查看回复的时候学到了不少内容，有了一点感悟，所以就想总结一下。
首先声明本文选用的编程语言为ruby，运行环境是ubuntu。
在编写财务，电子商务之类应用的时候，经常会碰到小数，小数乘、除、加、减的场景。
大多数语言表示小数，都有单精度float，双精度double，还有一个更加精确的decimal，无论是哪一种，都统称为浮点数。
浮点数是一个近似的数值，不是精确的数值。至于为什么不精确，这个涉及到操作系统的底层，和二进制的保存有关。关于浮点数，以及浮点数计算产生精度损失的内容可以参看下面几篇文章。
浮点数
定点数与浮点数的区别
避免对C#中float，double，decimal的错误理解
浮点数操作精度损失
浮点数的比较
浮点数的四则运算都会有精度损失问题，会导致浮点数的逻辑运算结果超出日常生活的认识。
常见问题：
irb(main):005:0> 1.3-1.0 == 0.3 => false
颠覆了我们生活中的常识，因为在计算机中1.3-1.0的结果是 0.30000000000000004。
还有就是d * g / g 不一定等于d， d / g * g也不一定等于d。
这就造成，在很多时候，不能使用==来直接比较两个浮点数，因为浮点数不是精确数值，而是一个近似值。
怎么办呢？
既然是近似值，就是说他们两个非常接近，差距也就是0.00000000001之类的，反正很小。我们可以利用这个特性，写一个我们的两个浮点数比较的函数。只要我们确认两个浮点数之间的差距小到一个我们可以接受的值，就认为这两个浮点数是相等的。比如我们定义只要小于0.000000001，就算这两个浮点数是相等的，就可以写出下面的代码。
module FloatEqual
def equal(b)
return self==b || (self-b).abs < 0.000000001
end
end
(1.3-1.0).extend(FloatEqual).equal(0.3) # true
还有一个就是Saito在帖子中提到的一个方案，整数比较法。什么是整数比较法呢？就是将比较的双方都换算成整数，准确的说，就是双方都放大10倍，或者100倍，或者1000倍，反正就是放大同样的倍数，保证双方都是整数，这时候再来计算，再来比较。
为什么呢？因为整数的保存不存在精度损失问题，整数的四则运算不存在精度损失问题，所以计算结果的比较就可以是正确的，可以直接用==来比较了，
(1.3*10 - 1.0*10) == 0.3*10 # true
在ruby中还可以使用BigDecimal来比较浮点数，或者进行浮点数的四则运算，也可以避免精度损失导致的问题。
BigDecimal.new("1.3")-BigDecimal.new("1")==BigDecimal.new("0.3") # true
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