整数与浮点运算的范式差异
Float and integer arithmetic follow two different paradigms
在处理浮点数时，我们常错误地沿用整数运算的防御性编程习惯，试图在灾难发生前进行预防。实际上，IEEE-754标准下的浮点运算拥有完全不同的安全范式：错误会生成NaN或无穷大并自然传播，而不会导致程序崩溃。盲目使用FLT_EPSILON等阈值检查往往无效且多余，正确的做法是直接验证最终结果是否为有限数（isfinite）。这种机制让浮点运算在处理复杂公式时比整数运算更加健壮，尽管数值不稳定性依然存在，但无需在每一步都进行繁琐的预检。
浮点数确实存在诸多缺陷，但就我个人观点而言，这反而让它们比整数运算更加便捷和安全。
HN 评论区
12- weinzierl
所谓的“整数运算范式”意味着要么在（几乎）每次运算后进行检查，要么就得忍受可能错误的结果。
第一种做法效率极低，第二种则完全是错的（尽管极其常见）。
这很可悲，因为整数完全没有理由不能遵循 OP 所称的“浮点范式”。它甚至不必很慢。大多数现代处理器（如果我们忽略 x86）都支持某种形式的粘滞算术标志（sticky arithmetic flags）。遗憾的是，编程语言并不支持它们，所以它们也就没有被使用。
此外，关于除以零所受到的特殊对待，也值得讨论一番。
- a_e_k
对于浮点部分，请小心 `-ffinite-math-only`。如果启用，`isfinite()` 可能会被编译优化掉，并假设其结果为真（`isnan()` 和 `isinf()` 也会有类似的假设）。
而 `-ffinite-math-only` 会被 `-ffast-math` 启用，后者又会被 `-Ofast` 启用。
- dooglius
顺便一提，可以在运行时以零开销配置浮点异常，参见 `man 3 fenv`