面试题：Rust中浮点数精度问题之基本运算

预期结果：预期结果是0.3，因为按照常规的数学运算，0.1 + 0.2 的和是 0.3。
实际结果：在Rust中执行 a + b，实际结果接近但不等于 0.3，如 0.30000000000000004。示例代码如下：

fn main() {
    let a = 0.1;
    let b = 0.2;
    let result = a + b;
    println!("{}", result);
}

差异原因：这是由于浮点数在计算机中采用二进制表示法。十进制小数（如 0.1 和 0.2）在二进制中可能无法精确表示，会产生无限循环的二进制小数。计算机在存储这些小数时会进行截断和近似，导致计算结果存在精度误差。
解决精度问题的方法：
- 使用f64类型（已有一定精度优化）：Rust 中的 f64 类型已经在一定程度上优化了精度，在许多场景下能满足需求。但对于高精度场景还不够。
- 使用num-bigfloat库：
  - 首先在 Cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]
num-bigfloat = "0.4"

 - 然后在代码中使用：

use num_bigfloat::{BigFloat, NumAssignOps};

fn main() {
    let mut a = BigFloat::from_f64(0.1).unwrap();
    let b = BigFloat::from_f64(0.2).unwrap();
    a += &b;
    println!("{}", a);
}

这样通过 num-bigfloat 库可以实现高精度的浮点数运算，解决精度问题。

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面试题：Rust中浮点数精度问题之基本运算

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