std::sort 可以直接排序浮点数数组，因其默认使用 operator
std::sort 为什么不能直接排浮点数数组？
因为
std::sort默认用比较，而浮点数的 <code> 在极小差值下会失效——比如 <code>1e-16级别的误差会让两个“逻辑相等”的数被误判大小，导致排序不稳定甚至崩溃（std::sort要求比较函数满足严格弱序）。这不是 bug，是 IEEE 754 的必然结果。实操建议：
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- 永远不要对
Float或double数组直接用默认std::sort- 必须传自定义比较函数，把“相等容忍”逻辑显式写进去
- 容忍阈值（epsilon）要和数据量级匹配：处理
1e6级数值时，用1e-10可能不够，用1e-3又太松怎么写一个安全的浮点数比较函数？
核心是先判断是否“数值上可视为相等”，再决定大小关系。别用
abs(a - b) 做唯一判断——它在跨数量级比较时会失效（比如比较 <code>1e20和1e20 + 1）。实操建议：
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- 用相对误差：
abs(a - b) ，再 fallback 到绝对误差防零除- 把 epsilon 定义为
const double eps = 1e-9;，避免 magic number- 函数签名必须是
bool cmp(double a, double b)，返回true表示a应排在b前面示例：
const double eps = 1e-9; auto float_less = [](double a, double b) { double diff = a - b; double scale = fmax(fabs(a), fabs(b)); if (fabs(diff) <= eps * scale || (scale == 0 && fabs(diff) <= eps)) return false; // 视为相等，不交换 return diff < 0; }; std::sort(arr, arr + n, float_less);std::stable_sort 和 std::sort 选哪个？
如果数组里有大量“数值相等但来源不同”的浮点数（比如从不同传感器读来的近似值），且你希望它们保持原始相对顺序，就得用
std::stable_sort。但代价是：它通常比std::sort慢 20%–50%，且额外占用 O(n) 内存。实操建议：
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- 只要没明确要求“相等元素保序”，一律用
std::sortstd::stable_sort不解决精度问题——它照样依赖你提供的比较函数是否满足严格弱序- 某些 STL 实现（如 libstdc++）对
double有特殊优化，但不可依赖；统一走自定义比较最稳妥排序后怎么验证结果是否靠谱？
浮点排序没法像整数那样用“相邻元素非递减”简单断言。一次
for循环检查可能漏掉因精度累积导致的局部乱序（比如第 1000 个数比第 999 个略小，但差值在 epsilon 内）。实操建议：
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- 验证重点不是“完全有序”，而是“没有明显反序”：遍历检查
arr[i+1] - arr[i] >= -eps- 对首尾、中位数附近几个点做高精度打印（用
std::setprecision(17)），看是否符合预期分布- 如果排序后用于后续计算（如积分、插值），建议在排序前先做一次
std::unique配合自定义谓词去重——但注意：去重本身也要用同样 epsilon 逻辑真正麻烦的是多维浮点数据或带权重的排序场景，这时候 epsilon 的尺度选择会更敏感，得按业务单位单独校准。
