大多數人認為，計算機程序都是有嚴密的邏輯，每一步都是沒有任何歧義，因此程序是最值得信賴的，程序的計算結果是非常可靠的，比如說去超市買東西的時候，好多人拿到小票後只是會核查小票上的商品項及商品價格，但是從來不會有人拿著價格在自己累加一遍，因為大家都知道程序不可能算錯的，也沒有必要浪費這個時間不是麼？的確，在99.99%的情況下，程序都是正確的，如果不正確也是人的設計有問題，不過也真有那麼0.001%的情況下，程序也會出現“不靠譜”，好多人把這種問題歸結為“臨界點問題”。
這不，近期就有一位程序員朋友發現了一段代碼出現了“不靠譜”的行為，這名程序員網友用的是python語言（python2.7），他用四捨五入函數計算了2.4999999999999997與2.4999999999999998，得到的結果分別是2與3，在正常人的思維意識裡，結果肯定是2了，因為四捨五入嗎？畢竟這兩個數都是小於2.5的，這又是哪裡出問題了呢？我想肯定有一群碼農網友要爭著解釋這個問題了吧，讓我們來一起看看他們誰說的有道理吧！
網友一：cpu真是一個不靠譜的東西
上世是朵花：cpu:我不背這個鍋，我一向是按邏輯辦事的，都是按照你們設計的來的。
網友二：組成原理浮點數編碼瞭解下
上世是朵花：除了這種情況，有經驗的碼農都知道不能拿兩個浮點數做 相等比較，比如 不能 a == b ，而應該是 a-b <= 0.0001 這樣就看作是兩個數相等了，而如果直接用==比較得出的結果可能不是你想要的。
網友三：js是更神奇的語言
上世是朵花：沒錯，這樣的現象在js語言中也是同樣存在的，大家不妨試試其他語言，也有可能是這種情況。
網友四：從JAVA轉算法，無力吐槽python
上世是朵花：你倒是吐糟一下，讓大家都看看是什麼內容啊
網友五：py3不會這樣
上世是朵花 ：這個沒有親自試過，有興趣的同學可以求證一下。
網友六：這你就不懂了吧，看看浮點數的精度就明白了
上世是朵花：能再具體點就好了，這只是大概，但是不夠具體
網友七：Python內部實現的問題，浮點數精度不背這個鍋
上世是朵花：不只是python是這樣啊，js也是同樣問題，親測，其他語言也很有可能有這種情況
網友八：踩過python和lua 針對64位整數問題的坑
上世是朵花：是的，我想大多數程序員都遇見過int溢出的問題，當數字達到一定程度後就變成了另一個數字了，64位計算機與32位計算機的具體臨界值是多少，大家可以網上查查，有興趣的可以去親自試驗一下。
程序是可靠的，但是這是有前提條件的，任何事情都是有邊界的，在邊界之內，他是可靠的，但是超出邊界可能就會出現意外的結果，這並不是說程序不可靠，因為程序是人設計的，什麼事情都不可能是絕對的完美，這個“臨界點”才是我們在實際項目中應該特別注意的，在實際工程中，多少年來，總有程序員會在這上面犯錯誤，小則是一個bug，大則是出現鉅額經濟損失，因此在這些臨界點上千萬不能馬虎，有些事情不能只是想當然，應用於工程之前，最好是先做個小實驗，確認沒問題時再應用於工程，程序雖然是可靠的，但是在一些邊緣性的地方，我們還是值得注意，這應該是設計上不足，我們千萬不能跳進這樣的坑，否則就會出現差之毫釐謬以千里。
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