Bug 1861709 replace AudioCallbackDriver::ThreadRunning() assertions that mean to...
[gecko.git] / third_party / rust / float-cmp / README.md
blob79949804ea29b24a7b44ba36483a007501e99297
1 # float-cmp
3 [![Build Status](https://travis-ci.org/mikedilger/float-cmp.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/mikedilger/float-cmp)
4 [![MIT licensed](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](./LICENSE)
6 Documentation is available at https://docs.rs/float-cmp
8 float-cmp defines and implements traits for approximate comparison of floating point types
9 which have fallen away from exact equality due to the limited precision available within
10 floating point representations. Implementations of these traits are provided for `f32`
11 and `f64` types.
13 When I was a kid in the '80s, the programming rule was "Never compare floating point
14 numbers". If you can follow that rule and still get the outcome you desire, then more
15 power to you. However, if you really do need to compare them, this crate provides a
16 reasonable way to do so.
18 Another crate `efloat` offers another solution by providing a floating point type that
19 tracks its error bounds as operations are performed on it, and thus can implement the
20 `ApproxEq` trait in this crate more accurately, without specifying a `Margin`.
22 The recommended go-to solution (although it may not be appropriate in all cases) is the
23 `approx_eq()` function in the `ApproxEq` trait (or better yet, the macros).  For `f32`
24 and `f64`, the `F32Margin` and `F64Margin` types are provided for specifying margins as
25 both an epsilon value and an ULPs value, and defaults are provided via `Default`
26 (although there is no perfect default value that is always appropriate, so beware).
28 Several other traits are provided including `Ulps`, `ApproxEqUlps`, `ApproxOrdUlps`, and
29 `ApproxEqRatio`.
31 ## The problem
33 Floating point operations must round answers to the nearest representable number. Multiple
34 operations may result in an answer different from what you expect. In the following example,
35 the assert will fail, even though the printed output says "0.45 == 0.45":
37 ```rust
38   let a: f32 = 0.15 + 0.15 + 0.15;
39   let b: f32 = 0.1 + 0.1 + 0.25;
40   println!("{} == {}", a, b);
41   assert!(a==b)  // Fails, because they are not exactly equal
42 ```
44 This fails because the correct answer to most operations isn't exactly representable, and so
45 your computer's processor chooses to represent the answer with the closest value it has
46 available. This introduces error, and this error can accumulate as multiple operations are
47 performed.
49 ## The solution
51 With `ApproxEq`, we can get the answer we intend:
52 ```rust
53   let a: f32 = 0.15 + 0.15 + 0.15;
54   let b: f32 = 0.1 + 0.1 + 0.25;
55   println!("{} == {}", a, b);
56   assert!( approx_eq!(f32, a, b, ulps = 2) );
57 ```
59 ## Some explanation
61 We use the term ULP (units of least precision, or units in the last place) to mean the
62 difference between two adjacent floating point representations (adjacent meaning that there is
63 no floating point number between them). This term is borrowed from prior work (personally I
64 would have chosen "quanta"). The size of an ULP (measured as a float) varies
65 depending on the exponents of the floating point numbers in question. That is a good thing,
66 because as numbers fall away from equality due to the imprecise nature of their representation,
67 they fall away in ULPs terms, not in absolute terms.  Pure epsilon-based comparisons are
68 absolute and thus don't map well to the nature of the additive error issue. They work fine
69 for many ranges of numbers, but not for others (consider comparing -0.0000000028
70 to +0.00000097).
72 ## Using this crate
74 You can use the `ApproxEq` trait directly like so:
76 ```rust
77     assert!( a.approx_eq(b, F32Margin { ulps: 2, epsilon: 0.0 }) );
78 ```
80 We have implemented `From<(f32,i32)>` for `F32Margin` (and similarly for `F64Margin`)
81 so you can use this shorthand:
83 ```rust
84     assert!( a.approx_eq(b, (0.0, 2)) );
85 ```
87 With macros, it is easier to be explicit about which type of margin you wish to set,
88 without mentioning the other one (the other one will be zero). But the downside is
89 that you have to specify the type you are dealing with:
91 ```rust
92     assert!( approx_eq!(f32, a, b, ulps = 2) );
93     assert!( approx_eq!(f32, a, b, epsilon = 0.00000003) );
94     assert!( approx_eq!(f32, a, b, epsilon = 0.00000003, ulps = 2) );
95     assert!( approx_eq!(f32, a, b, (0.0, 2)) );
96     assert!( approx_eq!(f32, a, b, F32Margin { epsilon: 0.0, ulps: 2 }) );
97     assert!( approx_eq!(f32, a, b, F32Margin::default()) );
98     assert!( approx_eq!(f32, a, b) ); // uses the default
99 ```
101 For most cases, I recommend you use a smallish integer for the `ulps` parameter (1 to 5
102 or so), and a similar small multiple of the floating point's EPSILON constant (1.0 to 5.0
103 or so), but there are *plenty* of cases where this is insufficient.
105 ## Implementing these traits
107 You can implement `ApproxEq` for your own complex types like shown below.
108 The floating point type `F` must be `Copy`, but for large types you can implement
109 it for references to your type as shown.
111 ```rust
112 use float_cmp::ApproxEq;
114 pub struct Vec2<F> {
115   pub x: F,
116   pub y: F,
119 impl<'a, M: Copy, F: Copy + ApproxEq<Margin=M>> ApproxEq for &'a Vec2<F> {
120   type Margin = M;
122    fn approx_eq<T: Into<Self::Margin>>(self, other: Self, margin: T) -> bool {
123      let margin = margin.into();
124      self.x.approx_eq(other.x, margin)
125        && self.y.approx_eq(other.y, margin)
126    }
130 ## Non floating-point types
132 `ApproxEq` can be implemented for non floating-point types as well, since `Margin` is
133 an associated type.
135 The `efloat` crate implements (or soon will implement) `ApproxEq` for a compound type
136 that tracks floating point error bounds by checking if the error bounds overlap.
137 In that case `type Margin = ()`.
139 ## Inspiration
141 This crate was inspired by this Random ASCII blog post:
143 [https://randomascii.wordpress.com/2012/02/25/comparing-floating-point-numbers-2012-edition/](https://randomascii.wordpress.com/2012/02/25/comparing-floating-point-numbers-2012-edition/)