浮点数之间的等值判断，基本数据类型不能用==来比较，包装数据类型不能用 equals来判断。
说明：浮点数采用“尾数+阶码”的编码方式，类似于科学计数法的“有效数字+指数”的表示方式。二进制无法精确表示大部分的十进制小数，具体原理参考《码出高效》。
错误1：
错误2：
Float x = Float.valueOf(a);
Float y = Float.valueOf(b);
if (x.equals(y)) {// 预期进入此代码块，执行其它业务逻辑// 但事实上 equals 的结果为 false
}
正例：
(1) 指定一个误差范围，两个浮点数的差值在此范围之内，则认为是相等的。
float a = 1.0F - 0.9F;
float b = 0.9F - 0.8F;
float diff = 1e-6F; //定义一个很小的误差范围
if (Math.abs(a - b) < diff) {System.out.println("true");
}
(2) 使用 BigDecimal 来定义值，再进行浮点数的运算操作。
BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
BigDecimal c = new BigDecimal("0.8");
BigDecimal x = a.subtract(b);
BigDecimal y = b.subtract(c);
if (x.compareTo(y) == 0) {System.out.println("true");
}
使用BigDecimal进行浮点数比较会更加准确，但也会更消耗资源。如果精度要求不是特别高，使用误差范围进行比较通常已经足够。
如上所示 BigDecimal 的等值比较应使用 compareTo()方法，而不是 equals()方法。
说明：equals()方法会比较值和精度（1.0 与 1.00 返回结果为 false），而 compareTo()则会忽略精度。
禁止使用构造方法 BigDecimal(double)的方式把 double 值转化为 BigDecimal 对象。
说明：BigDecimal(double)存在精度损失风险，在精确计算或值比较的场景中可能会导致业务逻辑异常。
如：BigDecimal g = new BigDecimal(0.1F); 实际的存储值为：0.10000000149
正例：优先推荐入参为 String 的构造方法，或使用 BigDecimal 的 valueOf 方法，此方法内部其实执行了Double 的 toString，而 Double 的 toString 按 double 的实际能表达的精度对尾数进行了截断。
BigDecimal recommend1 = new BigDecimal(“0.1”);
BigDecimal recommend2 = BigDecimal.valueOf(0.1);
