为什么NaN值的比较与所有其他值的行为不同？也就是说,与运算符==,<=,> =,<,>的所有比较(其中一个或两个值为NaN)返回false,这与所有其他值的行为相反.
我想这可以通过某种方式简化数值计算,但我找不到明确说明的理由,甚至在Kahan 的IEEE 754状态讲义中也没有详细讨论其他设计决策.
这种异常行为在进行简单数据处理时会造成麻烦.例如,当在C程序中对某些实值字段的记录列表进行排序时,我需要编写额外的代码来处理NaN作为最大元素,否则排序算法可能会变得混乱.
编辑: 迄今为止的答案都认为比较NaNs毫无意义.
我同意,但这并不意味着正确的答案是错误的,而是一个非布尔值(NaB),幸运的是它不存在.
因此,在我看来,选择返回真或假的比较是任意的,对于一般数据处理,如果它遵循通常的定律(==的反射性,<= =,>的三分法),那将是有利的,以免数据结构依赖这些法律变得困惑.
因此,我要求打破这些法律的一些具体优势,而不仅仅是哲学推理.
编辑2: 我想我现在理解为什么使NaN最大化是一个坏主意,它会搞砸上限的计算.
可能需要NaN!= NaN以避免检测环路中的收敛,例如
while (x != oldX) {
oldX = x;
x = better_approximation(x);
}
然而,最好通过比较绝对差异与小限制来编写.所以恕我直言,这是打破NaN反身性的一个相对弱的论据.
当您有符合 IEEE754 标准的浮点实现时，与NaNis false、 Even NaN == NaN、 but +inf == +infis进行任何比较true，为什么？
从我的角度来看，说是假的更有意义 +inf == +inf，原因是：
自然数和实数的个数都是无限的，但并不相同。
如果有X=1e200and Y=1e300（X 和 Y 都是 64 位双精度数），那么x==y也是false, butx*1e200==y*1e200是 true true（都是 +inf），这是数学上不正确的。
已经需要进行特殊处理， for NaN， where X==Xis ，因此实现该returnfalse不会有更多的实现复杂性。也许甚至更少，因为和我们同一个“指数”。+inf == +inffalseinfNaN
我没有看到任何优势，也没有看到任何需要这样的应用程序+inf == +inf。无论如何，您不应该比较任何浮点值==。
X==Y那么一般的话true，如果X-Y==0是true，但是inf-inf是NaN …